EvoSelect는 LLM을 특정 작업에 효율적으로 적응시키는 새로운 프레임워크로, 데이터 생성-선택-학습 루프를 통해 모델을 발전시킵니다.
EvoSelect는 목표 작업과의 정렬성과 다양성을 동시에 고려하여 후보 데이터를 선택하고, 최적 수송과 프록시 그래디언트 표현을 활용하여 작업 관련성을 추정합니다.
다양한 벤치마크 실험 결과, EvoSelect는 기존 데이터 선택 방법보다 뛰어난 성능을 보이며, 약하거나 강한 데이터 생성기 모두에서 효과적입니다.