Meta 如何微调： 关注有效数据集
Meta AI 团队关于如何微调 LLM 的第三篇文章，主要探讨如何通过精细化数据集来提高大型语言模型（LLMs）的性能，包括全参数精细化（Full fine-tuning）与参数高效精细化（PEFT）的比较，以及数据集质量、多样性和 LLM-based 数据流水线的重要性。
全参数精细化与参数高效精细化（PEFT）的比较：全参数精细化可能会导致模型崩溃和严重遗忘，而 PEFT 技术作为自然的正则化方法，在资源受限的情况下更具成本效益。
数据集质量的重要性：高质量的数据集比大量低质量的数据更为重要，关键在于一致的标注、无误差、无错误标签、无噪声输入 / 输出，以及与总体代表性的分布。
数据多样性：数据集的多样性对于防止模型偏向特定响应至关重要，包括通过去重、输入多样性、数据集多样性和标准化输出来实现。
LLM-based 数据流水线的应用：使用 LLM 来减少标注成本，通过评估、生成和人工改进来提高数据集的质量和多样性。
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