[논문리뷰] Winning the Pruning Gamble: A Unified Approach to Joint Sample and Token Pruning for Efficient Supervised Fine-Tuning본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 Supervised Fine-Tuning (SFT) 과정에서 발생하는 데이터 비효율성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM SFT#Data Pruning#Sample Pruning#Token Pruning#Error-Uncertainty Plane#Q-Tuning#Data Efficiency#Dynamic Pruning2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중