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DataFlex：面向大语言模型的统一数据中心动态训练框架

深度2026年3月27日15 分钟阅读
北京大学等团队提出 DataFlex，基于 LLaMA-Factory 的统一数据中心动态训练框架。支持数据选择、数据混合和数据重新加权三大范式，在 Mistral-7B 和 Llama-3.2-3B 上动态方法 MMLU 准确率比静态训练高 5.8 个百分点。
本文编译自 DataFlex: A Unified Framework for Data-Centric Dynamic Training of Large Language Models，版权归原作者所有。

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