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Scaling Laws for Mixture Pretraining Under Data Constraints
Apple Machine Learning Research · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Apple researchers studied how to mix scarce target data with abundant generic data during language model pretraining, finding optimal repetition rates.
- Warum es zählt
- Engineers training models on low-resource languages or specialized domains with limited data need guidance on mixture ratios and repetition.
- Achtung
- Results span 2000 runs but optimal repetition rates vary by target data size, compute budget, and model scale, requiring case-by-case analysis.
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- language model
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