一种新的基于RAG和自微调生成指令集的流水线

如果您关注开放科学的进展和研究可及性的民主化，计划于九月举行的arXiv可及性论坛可能会引起您的兴趣。这一倡议号召那些希望为使研究对所有人都可及的人士采取行动。虽然内容摘要没有深入探讨论坛或其议程的具体内容，但提及此活动表明个人有机会与一个专注于科学交流包容性的社区互动。对于那些对这些问题充满热情的人来说，这可能是一个有价值的活动，尽管摘要提供的论坛内容或其计划如何解决可及性挑战的细节有限。- 使用LLMs和Retrieval-Augmented Generation相关框架构建高质量指令数据集的流水线。 - 通过摄取特定领域的文档，生成相关和上下文适当的指令，为目标领域上的LLMs的微调创建全面的数据集。 - 该方法克服了传统数据集创建方法的局限性，可以快速适应特定领域文档集合的更新或修改，无需完全重新训练。 - 通过从有限的初始文档集生成指令数据集，解决了数据稀缺的挑战，适用于稀缺的或专业化的领域。 - 以精神病学领域为案例研究，展示了该方法的可行性，并强调了其在各行各业和领域中的潜力。