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硕士论文去重权威发布_硕士论文只写了2万字(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

硕士论文去重

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毕业论文参考文献研究写作全攻略一、𐟓š 理解参考文献的重要性在毕业论文中，参考文献研究是不可或缺的一部分。它为论文提供了研究背景、现状和方法的基础，展示了作者对领域的深入了解。写好参考文献研究，对提升论文质量至关重要。二、𐟔 选择合适的文献搜索平台选择合适的文献搜索平台是关键。常见的平台包括中国知网、维普网、万方数据等。不同平台的资源和服务各有特色，需根据需求和研究方向选择。三、𐟓‚ 精准筛选参考文献筛选参考文献时，需注意以下几点：相关性：选择与研究方向相关的文献，避免不相关的内容。学术质量：挑选高质量的文献，避免低质量的引用。时效性：选择最新发表的文献，反映最新的研究成果和趋势。权威性：选择权威机构和知名学者发表的文献，提高引用价值和可信度。四、𐟓‘ 合理引用参考文献引用时需注意：引用格式：按照论文所在期刊或学校的格式进行引用，确保规范。文献筛选：只引用与研究方向相关的文献，避免不相关或低质量的文献。文献排序：按照论文逻辑和结构合理安排参考文献的排序，便于读者理解。去重：对文献进行筛选和去重，避免引入重复或无关的文献。五、⚠️ 注意事项写作过程中，需注意以下几点：引用未经审核和确认的文献，确保引用的文献真实可靠。保护知识产权，不侵犯他人的知识产权。遵循学术界的通用规范和标准，注意引用规范。尊重作者的原创性，不抄袭或剽窃他人的成果。保持客观性和公正性，不偏袒某些作者或期刊。遵循论文结构的要求，按照毕业论文的要求安排文献的内容和格式。

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LLM数据管理：新研究进展论文《Data Management For Large Language Models: A Survey》提供了一份关于LLM在预训练和监督式微调（SFT）阶段数据管理策略的全面概述。这篇文章是一个很好的参考，可以帮助我们更好地理解和应用数据管理策略。预训练数据管理 𐟓ˆ 这篇论文深入探讨了数据集规模、数据重复、数据质量（包括去重、质量过滤、毒性过滤、社会偏见处理、数据多样性与时效性）的重要性。选择合适的数据管理策略对于构建强大的LLM至关重要。此外，论文还讨论了领域组合和领域重权的策略，并介绍了两种新型的数据管理系统：Data-Juicer和Oasis。Data-Juicer提供了50多种多功能的数据管理操作符和零代码数据处理的工具，而Oasis则包含了预训练数据的策划和评估系统。 SFT数据管理 𐟔犊在监督式微调（SFT）阶段，论文讨论了如何通过精心设计的指令数据提高模型的性能。这涵盖了数据量、数据质量（包括指令质量、多样性、复杂性和提示设计）以及任务组合的重要性。文中介绍了多任务微调的好处、任务选择和数据采样技术，以及任务比例和平衡的影响。论文还指出了不同的指令数据集可以解锁或改善特定能力，但没有单一的数据集或组合能够在所有评估中提供最佳性能。挑战和未来方向 𐟚€ 论文提到了数据高效学习的概念，强调了在有限的数据下提高LLM微调效率的策略和方法。这包括数据选择、语义去重、学习能力评估等多个方面。例如，AlShikh等人（2023）引入了最小指令微调的早期停止标准。Zhou等人（2023b）的LoBaSS方法关注于如何在监督式微调数据中衡量学习能力。未来的挑战包括对整体数据管理的全面和细致理解、构建适用于广泛应用的通用数据管理框架、减轻LLM的幻觉问题、处理社会偏见和公平性问题，以及多模态数据管理的探索。论文强调，尽管有许多研究努力，但当前研究仍缺乏对整体数据管理影响的全面理解。论文还指出了LLM在生成意外、不相关或虚假输出方面的挑战，即幻觉问题，以及社会偏见和公平性问题。在多模态数据管理方面，论文提出了对多模态数据管理对微调多模态LLM性能的影响的研究兴趣。通过关注这些领域，我们可以更好地理解和应用LLM数据管理策略，推动相关领域的发展。

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