北京大学发布LLMs数据管理全流程综述：预训练与微调

近日，北京大学的学者发布了一篇关于大型语言模型（LLMs）训练数据管理全流程的综述文章。该文章探讨了LLMs在预训练和有监督微调两个阶段的数据管理情况，包括数据规模、数据质量、领域组成以及数据管理系统等方面的研究内容。在这篇综述中，作者详细总结了数据管理对于LLMs性能提升的重要性，强调了数据规模与训练数据集规模之间的关系，以及数据去重、过滤等数据管理过程的重要性。

文章来源为夕小瑶科技说，原创作者为谢年年，文章详细介绍了LLMs在大量数据上的自我监督预训练以及在指令数据集上进行有监督微调的过程。值得一提的是，文章提供了论文的标题《Data Management For Large Language Models: A Survey》以及论文链接https://arxiv.org/pdf/2312.01700.pdf，读者可以通过这些信息获取更多详细内容。

如果您有进一步了解此内容的需求，可点击原文链接查看完整文章：北京大学发布LLMs（预训练+微调）数据管理全流程综述。如果想联系作者，可以添加作者微信号：xixiaoyaoQAQ。夕小瑶科技说是一个聚集了25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员的平台，提供更快的AI前沿和更深入的行业见解。文章的作者来自清华、北大等顶尖AI实验室和互联网公司，具有丰富的媒体和技术经验。