事後学習LLMのためのデータ選択と自己洗練生成の統合的理解

このArXiv論文は、初期学習後の大規模言語モデル（LLM）の性能向上に関する重要な領域を探求しています。この研究は、オフラインデータ選択とオンライン自己洗練技術を用いてLLMを洗練および最適化する方法に焦点を当てています。

• •事後学習後のLLMの改善方法に対処する。
• •オフラインデータ選択とオンライン自己洗練を組み合わせる。
• •LLMの効率とパフォーマンスを潜在的に向上させる。