El laboratorio Tencent YouTu y la Universidad Jiao Tong de Shanghai han publicado una completa revisión que se centra en un aspecto clave para mejorar el rendimiento de los modelos grandes: la evaluación y selección de conjuntos de datos para la optimización de instrucciones. Esta investigación tiene como objetivo ayudar a los modelos grandes a dominar los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural, guiando la construcción de conjuntos de datos eficientes, diversos y cruciales mediante el análisis de tres dimensiones: calidad de los datos, diversidad e importancia. El estudio señala que la calidad de los datos afecta directamente a la eficacia de la optimización de instrucciones, la diversidad garantiza la capacidad de generalización del modelo y la evaluación de la importancia optimiza el proceso de entrenamiento. Ante los desafíos existentes, como la selección de datos y la capacidad del modelo