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关键字：腾讯,数据,模型,报告,多样性文章来源：量子位
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腾讯优图实验室 投稿量子位 | 公众号 QbitAI随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。
然而，对于指令调优数据集的数据评估和选择方法尚未形成统一的体系，且缺乏全面深入的综述。
为了填补这一空白，腾讯优图实验室发布一篇完整综述进行梳理。
长度超过了万字，涉及的文献多达400余篇。
这项研究涵盖了质量、多样性和重要性三个主要方面的数据评估和选择方法，对每个方面都进行了详细的分类和阐述。
同时，作者还关注了该领域的最新进展和趋势，包括一些新兴的技术和方法，如利用GPT等强大语言模型进行数据评分、基于双层优化的Coreset采样等。
全方位评估指令调优数据集LLMs的发展目标是解锁对自然语言处理（NLP）任务的泛化能力，指令调优在其中发挥重要作用，而数据质量对指令调优效果至关重要。
作者深入研究了各种指令调优数据集的数据评估和选择方法，从质量、多样性和重要性三个方面进行了分类和阐述。
质量评估与选择“质量”主要指指令响应数据点的完整性、准确性和合理性，现有方法通常制定统一的评分机制来综合考虑这些维度。
针对数据集的质量，作者主要总结出了四种测试方法联系作者
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