Bytedance presenta QuadMix: un entorno de IA unificado para la calidad y diversificación de datos en el examen previo LLM
La eficiencia previa a la pico y la universalización de modelos de idiomas grandes (LLM) están significativamente influenciados por la calidad y la diversificación del corpus de capacitación subyacente. Las tuberías de curación de datos tradicionales a menudo tratan la calidad y la diversificación como objetivos separados, aplicando filtrado de calidad seguido de estabilidad de […]
Investigadores de la Universidad de Princeton introducen el condicionamiento de metadatos y luego el refrigeración (MeCo) para simplificar y optimizar el entrenamiento previo del maniquí de jerigonza
El entrenamiento previo de los modelos de jerigonza (LM) juega un papel crucial a la hora de permitir su capacidad para comprender y suscitar texto. Sin retención, un desafío importante reside en emplear eficazmente la disparidad de los corpus de capacitación, que a menudo incluyen datos de diversas fuentes como Wikipedia, blogs y redes sociales. […]