Kostengünstige Verbesserung der Vortrainingsleistung von Großen Sprachmodellen durch Checkpoint-Fusion mittels Bayes-Optimierung
Durch die Fusion von Checkpoints in der Vortrainingsphase von Großen Sprachmodellen kann die Leistung deutlich verbessert werden, ohne dass zusätzliche Ressourcen benötigt werden.