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Skalierbares, Transferbares Meta-Netzwerk für Datenselektion Erfordert eine andere Verlustfunktion (und warum der offene Fix problematisch ist)

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Ein neues Meta-Netzwerk zur Datenselektion ist erforderlich, um Sprachmodelle auf massiven und heterogenen Korpora zu trainieren. Es ist jedoch problematisch, da der offene Fix, ein Selektionsnetzwerk statt Pro-Sample-Gewichten zu verwenden, zu instabler Optimierung führt und die Generalisierung reduziert.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von export.arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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