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PPL-Factory: Task-Aware and Budget-Aware Data Selection from Language Modeling to Reasoning
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- 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.
- なぜ重要か
- Engineers fine-tuning large language models on reasoning tasks like math problems need to reduce computational costs without sacrificing downstream performance.
- 注意点
- Results demonstrated on GSM8K and MATH datasets; effectiveness on other task domains and model sizes remains unclear from this paper.
この要約を音声で聴く
- language model
- reasoning
- fine-tun
The Agent Architect
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