PlanE: Meta-Planung von Daten, Tuning und Inferenz für extractive-basierte LLMs

arXiv:2607.20470v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die Verbesserung der aufgabenspezifischen Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) erfordert hauptsächlich umfangreiche Instruction-Tuning-Datensätze. Doch die große Menge solcher Daten verursacht erhebliche Annotationskosten, und es mangelt an Optimierungsmethoden für