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计算约束下的数据选择
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究通过预测微调性能和扩展规律的自然连接，解决有限资源下选择微调模型的挑战。发现微调扩展曲线有两个阶段：幂阶段和前幂阶段。引入预学习数据大小来改进扩展规律，提高拟合度。提出新算法，用较少资源选择接近最优模型，效果优于其他方法。
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关键要点
- 研究针对有限资源情况下选择微调模型的挑战。
- 微调的扩展曲线包括幂阶段和前幂阶段。
- 引入预学习数据大小概念以改进扩展规律，提高拟合度。
- 提出新算法，用较少资源选择接近最优的模型，效果优于其他方法。
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