Feiyang Kang

Uma estrutura para melhorar a seleção de dados com amostras de treino limitadas.

Uma abordagem nova pra estimar como os dados de treino impactam as previsões do modelo.

Esse método melhora o ajuste fino de modelos de linguagem usando conjuntos de dados abertos e não rotulados.

AutoScale melhora a mistura de dados para um treinamento eficiente de grandes modelos de linguagem.