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240萬億巨量數據被洗出,足夠訓出18個GPT-4!全球23所機構聯手,清洗秘籍公開

AIGC動態1年前 (2024)發布 新智元
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240萬億巨量數據被洗出,足夠訓出18個GPT-4!全球23所機構聯手,清洗秘籍公開

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原標題:240萬億巨量數據被洗出,足夠訓出18個GPT-4!全球23所機構聯手,清洗秘籍公開
關鍵字:數據,模型,研究人員,參數,報告
文章來源:新智元
內容字數:0字

內容摘要:


新智元報道編輯:編輯部
【新智元導讀】是時候把數據Scale Down了!Llama 3揭示了這個可怕的事實:數據量從2T增加到15T,就能大力出奇跡,所以要想要有GPT-3到GPT-4的提升,下一代模型至少還要150T的數據。好在,最近有團隊從CommonCrawl里洗出了240T數據——現在數據已經不缺了,但你有卡嗎?是時候把數據Scale Down了!
如今,這個問題已經迫在眉睫。
清華博士秦禹嘉表示,Llama 3就揭示了一個嚴峻且悲觀的現實:在不改變模型架構的情況下,將數據量從2萬億(2T)增加到15萬億(15T),就能大力出奇跡。
這也就意味著,從長遠來看,基座模型的發展機會,只能獨屬于大公司。
而考慮到Scalng Law的邊際效應,如果我們希望在下一代模型身上看到從GPT-3到GPT-4級別的演進,就需要至少再清洗出至少10個數量級的數據(比如150T)。
就在最近,好消息來了!
DCLM團隊從CommonCrawl里,清洗出了240T的數據。
論文地址:https://arxiv.org/abs/2406.11794
顯然,這給Scaling Law的支持者們帶來了


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文章來源:新智元
作者微信:AI_era
作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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