增强LLM：数据过滤的新见解，助力性能提升！

苹果的最新研究揭示了在训练大型语言模型 (LLM) 时数据过滤的激动人心的进展！他们的工作深入研究了基于分类器的质量过滤 (CQF)，展示了这种方法如何在改进下游任务的同时，带来令人惊喜的结果。这种创新方法有望完善 LLM 的预训练，并可能释放更大的潜力。

• •CQF是一种在LLM预训练期间用于数据过滤的常用方法。
• •这项研究对CQF的性能进行了深入分析。
• •这项工作探索了数据质量如何影响LLM的性能。