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Scaling Laws for Mixture Pretraining Under Data Constraints
Apple Machine Learning Research · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Apple researchers studied optimal repetition rates when mixing scarce target data with abundant generic data during language model pretraining.
- Pourquoi ça compte
- Engineers training models on low-resource languages or specialized domains with limited data need guidance on mixture ratios.
- Vigilance
- Optimal repetition rates vary by target data size, compute budget, and model scale, requiring case-by-case analysis despite two thousand experimental runs.
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- language model
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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