टेनसेंट यु पिक्चर प्रयोगशाला और शंघाई जियाओटोंग विश्वविद्यालय ने मिलकर एक विस्तृत समीक्षा प्रकाशित की है, जो बड़े मॉडलों के प्रदर्शन को बढ़ाने के एक महत्वपूर्ण पहलू - निर्देश समायोजन के डेटा सेट का मूल्यांकन और चयन पर केंद्रित है। इस अध्ययन का उद्देश्य बड़े मॉडलों को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के सार को समझने में मदद करना है, डेटा की गुणवत्ता, विविधता और महत्व के तीन आयामों का विश्लेषण करके, यह मार्गदर्शन करना कि कैसे एक कुशल, विविध और महत्वपूर्ण डेटा सेट बनाया जाए। अध्ययन में बताया गया है कि डेटा की गुणवत्ता निर्देश समायोजन के परिणाम को सीधे प्रभावित करती है, विविधता मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता को सुनिश्चित करती है, और महत्व का मूल्यांकन प्रशिक्षण प्रक्रिया को ऑप्टिमाइज़ करता है। मौजूदा चुनौतियों का सामना करते हुए, जैसे डेटा चयन और मॉडल विशेषता।