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PPL-Factory: Task-Aware and Budget-Aware Data Selection from Language Modeling to Reasoning
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- PPL-Factory selects training data for fine-tuning language models using task-aware perplexity scores and budget constraints, achieving full-data accuracy with only 10% of samples.
- Pourquoi ça compte
- Engineers fine-tuning large language models on reasoning tasks like math problems need to reduce computational costs without sacrificing downstream performance.
- Vigilance
- Results demonstrated on GSM8K and MATH datasets; effectiveness on other task domains and model sizes remains unclear from this paper.
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- language model
- reasoning
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