SELF-GUIDE：让LLM自己合成数据来学习，特定任务性能同样大幅提升

清华大学和卡内基梅隆大学的研究团队提出SELF-GUIDE方法，该方法让语言模型自动生成特定任务所需数据，并在该数据上进行微调，有效提升模型在特定任务上的专业能力。实验结果表明，SELF-GUIDE方法在数据有限的情况下，仍能显著提高模型的性能，为解决特定任务提供了一种高效的新途径。
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