PlanE：基于提取的法学硕士的数据元规划、调整和推理

arXiv:2607.20470v1 公告类型：新 摘要：增强大型语言模型（LLM）的特定任务能力主要需要大量的指令调优数据集。然而，此类数据的庞大数量带来了相当大的注释成本，并且缺乏针对特定任务定制法学硕士的优化方法。为了解决上述问题，我们提出了一个名为 \textbf{PlanE} 的用于构建基于 xtractive 的 LLM 的 \textbf{PlanE} 框架，其中包括数据分解、指令调整和提示推理。此外，我们引入了数据调整推理（DTI）规划器，旨在为特定数据集选择最佳的基础LLM及其DTI组合，以提高构建效率。实验结果从两个角度证明了我们的 PlanE 的有效性：（1）使用相同的基础 LLM 跨不同数据集，以及（2）使用不同的基础 LLM 在同一数据集上。此外，我们验证了所提出的 DTI 规划器在不同优化目标下的通用性。这些代码可在 https://github.com/gugugu-469/PlanE 上公开获取。