ResoFilter: Fine-grained Synthetic Data Filtering for Large Language Models through Data-Parameter

本文是LLM系列文章，针对《ResoFilter: Fine-grained Synthetic Data Filtering for Large Language Models through Data-Parameter Resonance Analysis》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）在各个领域都表现出了显著的有效性，利用GPT生成合成数据的数据增强方法变得越来越普遍。然而，增强数据的质量和效用仍然值得怀疑，目前的方法缺乏评估数据特征的明确指标。为了应对这些挑战，我们提出了ResoFilter，这是一种整合模型、数据和任务以优化数据集的新方法。ResoFilter利用微调过程来获取数据参数特征以进行数据选择，通过模型权重表示数据特征来提高可解释性。我们的实验表明，ResoFilter在数学任务中仅使用一半的数据即可实现与全面微调相当的结果，并在不同模型和领域表现出很强的泛化能力。该方法为构建合成数据集和评估高质量数据提供了有价值的见解，为增强数据增强技术和提高LLM的训练数据集质量提供了有前景的解决方案。为了可重复性，我们将在验收后发布我们的代码和数据。这项工作的源代码和实现细节可以在我们的GitHub存储库中公开获得(https://github.com/TAL-auroraX/ResoFilter)

1 引言

2 相关工作

3 方法

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