Niestety, nie będę mógł uczestniczyć w #ICML2025 osobiście z powodu opóźnień wizowych. Ale cieszę się, że mogę podzielić się naszym artykułem na ICML: "Duże modele językowe są pre-selekcjonującymi demonstracjami dla samych siebie"! 🧠📄 💡 Co jeśli LLM-y mogłyby pomóc w wyborze lepszych przykładów dla siebie? Proponujemy FEEDER, ramy, które pozwalają LLM-om wstępnie wybrać mały, ale potężny podzbiór danych treningowych na podstawie wystarczalności i konieczności, obniżając koszty, zwiększając wydajność i uogólniając na różne zadania. Przyjdź i sprawdź to!