Skill-it 是一個在線數據選擇系統，旨在通過基于技能順序的數據選擇，提升語言模型的學習效率和性能。它提供了一種數據驅動的技能框架，幫助我們理解和訓練語言模型。

　　通過選擇具有高影響力的技能數據和按照一定順序訓練模型，Skill-it 可以幫助用戶更快地訓練出具備特定能力的語言模型。它適用于各種語言模型訓練任務，如代碼生成、藝術創作和對話模型等。

　　具體如下:

　　1. 技能順序: Skill-it 提供了一種基于技能順序的數據選擇算法，可以根據語言模型訓練的需要，有選擇地提取相關技能的數據，從而更快地學習和提升模型的能力。

　　2. 數據選擇: Skill-it 提供了兩種數據選擇方法:技能分層抽樣和在線數據選擇。技能分層抽樣可以均勻地抽樣相關技能的數據，解決了數據不均衡的問題;在線數據選擇算法可以根據訓練進程中的技能依賴關系，選擇具有高影響力的技能數據。

　　3. 應用案例: Skill-it 在不同規模的模型和數據集上進行了實驗，展示了其在連續預訓練和微調任務中的效果提升。同時，Skill-it 在實際數據集上的應用也獲得了較低的損失和更高的準確性。