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论文如何去重权威发布_查重28%会被认为是抄袭吗(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

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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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如何高效撰写文献综述？四个关键步骤！ 𐟔 明确主题和目的：在开始撰写文献综述之前，首先要明确你要探讨的主题和写作的目的。这将有助于你聚焦于特定的研究领域和问题。 𐟓š 广泛搜集资料：在明确了主题后，接下来就是广泛搜集相关的文献资料。这可能包括书籍、期刊文章、会议论文等，确保你的研究基础是全面的。 𐟓 筛选和整理：在搜集到大量文献后，你需要根据主题和目的进行筛选和整理。这包括对文献进行分类、去重、摘要等，以便于后续的分析和综合。 𐟖‹️ 客观准确地评述：在撰写文献综述时，保持客观和准确的态度至关重要。这意味着你需要对每篇文献进行公正的评估，并准确地呈现它们的主要观点和发现。通过以上四个步骤，你可以撰写出一篇高质量的文献综述，为你的研究项目打下坚实的基础。

研究生论文写作必备指南！𐟓š 导师虐我千百遍，我待导师如初恋𐟘…。下面是一些研究生论文写作中的关键步骤，希望对大家有所帮助！ 𐟔 文献搜索与整理：根据关键词在知网搜索并下载约30篇相关文献。整理第一章节绪论的内容，去掉重复部分，保留重点，并用自己的话阐述，以达到降重效果。 𐟓Š 第二章节：整理概念与理论部分，直接借鉴前人的研究。阐述理论时，务必与论文主题相结合。这一部分的降重没有捷径，尽量用图表展示。 𐟓ˆ 第三章节：完成现状及问题部分。重点是进行现状分析，通过数据支撑来阐述现状，并分析问题。可以利用调查问卷来获取现状和问题。 𐟔젥ˆ†析：进行实证分析，首先查找数据，然后选择合适的实证分析模型。如果要求较高，可以选择Eviews或Stata进行回归分析，或者使用DID等高端方法。 𐟓 结论与对策建议：这部分的重点是与前文的实证分析结论一致。 𐟓‚ 整合与查重：整合全部内容，自行查重和降重，最终完成论文。希望这些建议能帮助大家顺利完成研究生论文写作！𐟒ꀀ

数据清洗全攻略𐟒𛨮𚦖‡数据更可靠𐟓ˆ 各位师弟师妹们，晚上好呀！𐟌ƒ我是小唐学长，今天咱们来聊聊论文数据处理那些事儿。𐟤“ 在进行数据分析之前，先得对数据进行一番处理，这就是咱们常说的数据清洗。𐟒犊数据清洗（Data Cleaning）其实就是对原始数据进行检查和修改，目的是去掉那些不准确、不完整、不一致、重复、缺失和无用的数据，让数据更准确、可靠、一致，更适合分析。𐟔 那么，数据清洗具体包括哪些步骤呢？让我来给大家细细道来：数据预处理首先，得对数据进行初步的检查和处理，了解数据的来源、收集方式、数据结构、数据类型等基本信息。就像咱们要先搞清楚数据的“家底”一样。缺失值处理接下来，检测数据中缺失的数值、空值、异常值等，然后选择合适的方法进行填充、删除或者进行插值。比如说，某个调查问卷漏填了某些问题，我们就得想办法补上或者剔除掉。数据重复处理通过去重操作来消除数据中的重复值，确保数据的保密性和准确性。就像整理书桌一样，把重复的书拿走，留下唯一的一本。数据标准化将数据进行归一化或标准化，统一数据格式和单位，方便后续的计算和分析。就像把所有的货币单位都换成人民币一样。数据转换将数据进行转换，例如将类别型数据转化为数值型数据、将连续型数据离散化等，便于后续的分析和处理。就像把文字转换成数字一样。异常值处理对数据中存在的异常值进行检测和处理，以保证数据的准确性和可靠性。就像找出那些离群的数据点一样。数据集成将来自不同数据源的数据进行集成，消除重复数据、处理不一致的数据等。就像把各个部门的数据整合在一起一样。数据质量检测最后，对清洗后的数据进行检测和验证，确保数据的完整性、正确性、一致性和可用性。就像对数据进行最后的检查一样。数据清洗是数据分析中至关重要的一步，它能去除数据中的噪声和错误，使得分析结果更加准确和可靠，从而为后续的分析和决策提供更为精确和可靠的依据。✨ 希望这些小技巧能帮到大家，让你们的论文数据更上一层楼！𐟓ˆ

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如何高效完成毕业论文？详细计划来啦！ 𐟌ž𐟒𛠧쬤𘀥䩯𜚧瑥�Ž⧴⯼Œ文献大搜捕𐟓š𐟔 在知网上搜索关键词，下载大约30篇相关文献。快速浏览全文，标记出论文中可能会用到的部分，为后续的查找工作做好准备！𐟔Ž𐟓– 𐟌䯸𐟓– 第二天：绪论整理，开局很重要！𐟓œ𐟒ꊦ•𔧐†所有文献的绪论部分，去除重复内容，保留精华。绪论主要说明研究背景和意义。𐟓Œ𐟎–‡献综述是本章的重点，具体写作方法将在另一篇笔记中详细介绍。完成后，用自己的语言重新阐述，降低重复率。⏳𐟒ኊ𐟔†𐟓š 第三天：理论精炼，一气呵成！𐟔谟’劦•𔧐†第二章节的概念与理论部分，借鉴前人的研究。在阐述理论时，一定要与论文主题结合，清楚说明论文是如何应用这些理论的。𐟧鰟Ž芊𐟌ž𐟌„ 第四-六天：现状与问题解析，长河漫步！𐟚㢀♀️𐟌Š 完成论文第三章节的现状及问题部分。现状分析是本章的重点，无论研究对象是企业还是区域，都需要大量数据支持。𐟓Š𐟓ˆ 𐟌䯸𐟔젧쬤𘃭十一天：实证分析，核心区域挺进！𐟒𜰟Ž🛨ጨ–‡的实证分析。查找数据，选择实证分析模型，如层次分析法，线性回归等。𐟔Ž𐟓Š 𐟔†𐟓 第十二-十三天：结论与建议，风雨同舟！𐟚㢀♂️⛈ 撰写结论与对策建议部分，与前文的实证分析结论保持一致。𐟎ﰟ“œ 𐟌ž𐟎‰ 第十四-十五天：大整合，目标完成！𐟎ˆ𐟎‰ 整合全部内容，自行查重，降重，完成一篇质量较高的硕士论文初稿。𐟒갟‘袀𐟎“ 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 导师虐我千百遍，我待导师如初见！如果有任何疑问或需要展开的地方，请留言，我们会一一解答。𐟙‹‍♀️𐟓

留学论文重复率过高？小心学术不端！留学论文的重复率问题一直是同学们关注的焦点。𐟔 然而，论文的重复率只是一个参考指标，真正重要的是去掉封面和参考文献列表后，正文内容的重复情况。 𐟓š 以下是一些可能导致论文重复率高的常见原因：引用不当：直接引用参考文献或网上资料，但没有进行改写或标明出处。抄袭往届学生论文：引用或翻译了相同的内容，导致重复率高。学术不端行为：找他人代写或代考，写手经常一文多发。自我抄袭：重复使用过去提交的作业或论文。如果因为重复率高被学校指控学术不端，应该如何应对呢？保持沉默：不要主动承认抄袭行为，这只会给学校提供更多证据。仔细检查：查看学校指控信中提到的重复内容，并针对这些部分进行解释。提供证据：如果否认抄袭，需要提供证据证明自己独立完成。寻求帮助：找靠谱的机构帮忙，避免因疏漏而被定罪。在英国大学的学术不端案例中，重复率高是一个常见问题。𐟓‰ 一旦被送上学术不端听证会，解释不清可能会受到严重判罚。因此，在听证会前做好充分准备是非常重要的。