शोधकर्ताओं ने UltraX का प्रस्ताव दिया, जो फंक्शन-कॉलिंग रिफाइनमेंट फ्रेमवर्क है, जो इंटरसेशन को डिलीशन और मॉडिफिकेशन के साथ जोड़कर बड़े पैमाने पर मौजूदा डेटा प्रोसेसिंग विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि फाइन-ग्रेन इंस्टेंस-लेवल एडिटिंग की जा सके।
- फ्रेमवर्क डेटासेट-एडाप्टिव प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइजेशन का उपयोग करता है ताकि एक विशेषज्ञ LLM को उच्च-गुणवत्ता वाले एंड-टू-एंड रिफाइंड टेक्स्ट जनरेट करने के लिए मार्गदर्शित किया जा सके।
- लाइन अलाइनमेंट मैपिंग और डायनामिक कॉन्टेक्स्ट रिप्लेसमेंट ओरिजिनल-रिफाइंड टेक्स्ट पेयर को स्ट्रक्चर्ड प्रोग्राम सुपरविजन में बदल देते हैं।
- लो-कॉन्फिडेंस उदाहरण फिल्टरिंग और रेशियो-कंट्रोल्ड सैंपलिंग ट्रेनिंग डिस्ट्रीब्यूशन को स्थिर करते हैं और सुपरविजन की गुणवत्ता में सुधार करते हैं।
- स्लाइडिंग-विंडो प्रिडिक्शन, ग्लोबल ऑपरेशन एग्रीगेशन और सिस्टेमैटिक पोस्ट-प्रोसेसिंग इंफरेंस और एग्जीक्यूशन के दौरान स्थिरता सुनिश्चित करते हैं।
प्रयोगों से पता चलता है कि UltraX सभी कॉर्परा पर उच्चतम औसत प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि कम ट्रेनिंग टोकन के साथ बेलाइन्स को मिलाता या पार कर जाता है, जो मजबूत डेटा दक्षता और रिफाइनमेंट विश्वसनीयता की ओर इशारा करता है।