Mid-Training stößt an eine Wand: Mehr Token im selben Lauf verschlechtern das Ergebnis
Forschung & Machine Learning

Mid-Training stößt an eine Wand: Mehr Token im selben Lauf verschlechtern das Ergebnis

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Bilanz der Quelle: Eine neue Studie zeigt, dass zusätzliche Rechenzeit im Mid-Training von Sprachmodellen die Leistung nur bis zu einem bestimmten Punkt verbessert und danach sogar verschlechtert. Als Lösung wird empfohlen, das Trainingsbudget auf mehrere kürzere Trajektorien aufzuteilen, statt einen einzigen langen Lauf durchzuführen.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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