腾讯优图实验室与上海交通大学合作，发布了一篇详尽综述，聚焦于提升大模型性能的关键环节——指令调优的数据集评估与选择。该研究旨在帮助大模型掌握自然语言处理的精髓，通过分析数据质量、多样性和重要性三个维度，指导如何构建高效、多样且关键的数据集。研究指出，数据质量直接影响指令调优效果，多样性确保模型泛化能力，重要性评估优化训练过程。面对现有挑战，如数据选择与模型性能关联性弱及评估标准不统一，专家呼吁建立专门基准与提高选择管道的可解释性，以适应不同任务需求。这项研究为大模型发展提供了宝贵资源和方向，预示着大模型未来将更加智能，更好地服务于人类。