Kostengünstiges nanoLM-Benchmark zur Vorhersage der Verluste von Großen Sprachmodellen über verschiedene Größenordnungen hinweg

Mit nanoLM können Forscher mit begrenzten Ressourcen zuverlässige Schlussfolgerungen über große Sprachmodelle ziehen, indem sie nur kleine Modelle trainieren und deren Verluste genau vorhersagen.