本研究探讨了训练大型语言模型时数据质量、数量与来源多样性的平衡，提出了UtiliMax和MEDU两种新方法，显著提升训练效率并降低计算需求，具有广泛的应用潜力。

利用大型语言模型估计效用优化预训练数据混合
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