Concetti Chiave
본 논문에서는 제한된 데이터 환경에서 특정 작업에 대한 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 동적 경사 정렬(DGA)이라는 새로운 온라인 데이터 믹싱 방법을 제안합니다.
Sintesi
온라인 데이터 믹싱을 위한 동적 경사 정렬: 제한된 데이터 환경에서 대규모 언어 모델의 성능 향상
Fan, S., Grangier, D., & Ablin, P. (2024). Dynamic Gradient Alignment for Online Data Mixing. arXiv preprint arXiv:2410.02498.
본 연구는 제한된 데이터 환경에서 특정 작업에 대한 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 최적의 데이터 믹싱 방법을 찾는 것을 목표로 합니다.