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谷歌新方法让大模型训练数据降1万倍
AIGC开放社区
AI 摘要
谷歌提出新主动学习筛选流程，能将大模型训练数据规模降1万倍，提高模型与人类专家一致性。实验显示，32.5亿参数模型用少量数据效果提升显著，但保持高标注质量有挑战。
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训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
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