Feiyang Kang

トレーニングデータがモデルの予測にどう影響するかを見積もる新しいアプローチ。

この方法は、オープンな未ラベルのデータセットを使って言語モデルのファインチューニングを強化する。

AutoScaleは、大規模言語モデルの効率的なトレーニングのためにデータの組み合わせを改善する。