本文探讨了语言模型数据工程的理论和实践,以及影响学习速度和性能的因素;强调了数据的重要性,但也指出了模型规模对性能的影响。
指出一种损失曲线和Kolmogorov复杂性的视角,用于解释模型如何学习真实生成过程《An Initial Exploration of Theoretical Support for Language Model Data Engineering. Part 1: Pretraini》
正文完
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