vivo AI Lab提出DQE方法提升文本分类效率

vivo AI Lab提出的数据质量提升（DQE）方法，通过数据清洗、贪婪采样和向量检索等步骤，显著提高了大语言模型在文本分类任务中的准确性和效率。实验表明，DQE方法仅用约一半的数据量即可达到更高的准确率，有效提升了训练效率。研究成果已被COLING 2025接收。此外，DQE方法还改进了生成式模型的指令跟随能力。
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