DataComp-LM:寻找下一代语言模型训练集 Llama 3就揭示了一个严
  

火狐狸 927

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DataComp-LM:寻找下一代语言模型训练集
Llama 3就揭示了一个严峻且悲观的现实:在不改变模型架构的情况下,将数据量从2万亿(2T)增加到15万亿(15T),就能大力出奇迹。这也就意味着,从长远来看,基座模型的发展机会,只能独属于大公司。而考虑到Scalng Law的边际效应,如果我们希望在下一代模型身上看到从GPT-3到GPT-4级别的演进,就需要至少再清洗出至少10个数量级的数据(比如150T)。就在最近,好消息来了!DCLM团队从CommonCrawl里,清洗出了240T的数据。显然,这给Scaling Law的支持者们带来了福音——数据是不缺的,然而,你有卡吗?

《DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for language models》

论文:https://arxiv.org/abs/2406.11794

资讯:https://mp.weixin.qq.com/s/26HAPNf8AAScPPE9OEA6zQ

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嘀嘀柠柠 发表于 2024-9-6 05:44
  
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