基于真实数据来生成合成数据与筛选的方法研究 | 稳定语言模型预训练方法 | 更快的Speech-LLaMA推理：基于多令牌预测

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前言： 平淡无奇的一天又来了，今天要分享的内容主要是关于大模型、扩散模型、模型结构改进的，喜欢的小伙伴赶紧去阅读相关论文吧。 1. 基于真实数据源合成数据生成与筛选的方法研究   标题： Source2Synth: Synthetic Data Generation and Curation Grounded in Real Data Sources   机构： 伦敦大学   相关领域： 数据集构建   作者： Alisia Lupidi,  Carlos Gemmell,  Nicola Cancedda   分析： 这篇论文提出了一种名为Source2Synth的新方法，用于教授大型语言模型新技能，而无需依赖昂贵的人工注释。该方法以自定义数据源为输入，生成基于真实世界数据源带有中间推理步骤的合成数据点。通过丢弃低质量的生成数据来提高数据集质量。论文在两个方面验证了该方法的通用性：在跨跳问题回答中测试推理能力，以及在表格问题回答中测试工具使用能力。相较于微调基线，该 ………………………………