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2025-08-26 15:35:23 111人关注
谷歌推出新方法：训练数据量减少 1 万倍，提升模型精准度
近日，谷歌在其研究中提出了一种新颖的主动学习筛选流程，旨在大幅降低微调大型语言模型所需的训练数据量。根据实验结果，这种方法能够将训练数据量降低至原来的1万分之一，同时提高模型与人类专家判断的一致性达65%。在实际应用中，如广告内容分类、金融数据安全分析等领域，对高保真训练数据的需求一直很高，但筛选出符合要求的数据不仅难度大，成本也极为昂贵。
主动学习筛选流程 微调大模型训练数据优化 高保真训练数据筛选 广告内容分类模型微调 金融数据安全分析模型训练 降低大模型训练成本