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To Repeat or Not To Repeat: Insights from Scaling LLM under Token-Crisis-探讨大语言模型训练epoch设置的影响

本项目研究了大语言模型中的epoch次数设置问题,深入探讨训练epoch数量对模型性能的影响,以及在不同数据集上epoch数量的变化如何影响训练的充分性和效果。

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本项目研究了大语言模型中的epoch次数设置问题,深入探讨训练epoch数量对模型性能的影响,以及在不同数据集上epoch数量的变化如何影响训练的充分性和效果。
To Repeat or Not To Repeat: Insights from Scaling LLM under Token-Crisis的特点:
1. 探讨大语言模型训练中的epoch设置
2. 分析不同数据集上epoch数量对性能的影响
3. 提供关于训练充分性的见解

To Repeat or Not To Repeat: Insights from Scaling LLM under Token-Crisis的功能:
1. 用于理解大语言模型训练的最佳实践
2. 为研究人员提供关于训练epoch选择的指导
3. 帮助开发者优化模型训练过程

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