Bilanz der Quelle: Ein Team hat 800 Sprachmodelle mit unterschiedlichen Verhältnissen von KI- und Menschentoken vortrainiert und ein neues Skalierungsgesetz für KI-Tokens entwickelt. Ergebnis: KI-Tokens schaden dem Training sofort, wenn der Textbudget ausreichend ist, während frische menschliche Tokens den Verlust weiter senken. Bei knappen Datenbudgets gibt es einen kurzen Vorteil, der ins Gegenteil kippt.
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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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