该研究发现,在计算限制范围内,LLM(高达90亿参数)经过四轮训练后,新数据带来的收益微乎其微,增加资源的收益有限。对于嘈杂的数据集,数据过滤的效果更为显著。
datablations的特点:
1. 研究发现数据增益有限
2. 强调数据过滤的重要性
3. 针对嘈杂数据集的优化策略
datablations的功能:
1. 分析大型语言模型在数据增益方面的表现
2. 评估数据过滤对模型性能的影响
3. 进行计算资源的有效利用研究
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该研究发现,在计算限制范围内,LLM(高达90亿参数)经过四轮训练后,新数据带来的收益微乎其微,增加资源的收益有限。对于嘈杂的数据集,数据过滤的效果更为显著。
datablations的特点:
1. 研究发现数据增益有限
2. 强调数据过滤的重要性
3. 针对嘈杂数据集的优化策略
datablations的功能:
1. 分析大型语言模型在数据增益方面的表现
2. 评估数据过滤对模型性能的影响
3. 进行计算资源的有效利用研究