データ選択の影響: LLMの継続事前学習に関する研究

このArXivの記事は、継続的な事前学習を通じて大規模言語モデルを洗練させる上で、データ選択が果たす重要な役割を検証しています。この研究では、様々なデータフィルタリングと拡張技術を探求し、それらがモデルの性能に及ぼす影響を分析していると考えられます。

• •この研究は、さまざまなデータ選択方法の効果を調査します。
• •この研究では、データ選択がモデルのパフォーマンス指標にどのように影響するかを評価する可能性があります。
• •この調査結果は、LLMの継続事前学習のベストプラクティスに役立つ可能性があります。