NVIDIA가 CLIMB 프레임워크를 소개했습니다. 대규모 언어 모델이 커짐에 따라, 사전 학습 데이터 선택은 중요한 문제가 되고 있습니다. 대부분의 대규모 언어 모델은 Common Crawl과 같은 대규모 웹 데이터셋에서 학습되는데, 이는 광범위한 커버리지를 제공하지만 명시적인 도메인 레이블이 부족합니다. 이는 데이터를 선별하는 데 어려움을 야기합니다. 이러한 도전에 대처하기 위해, NVIDIA는 CLIMB이라는 프레임워크를 발표하였습니다. CLIMB은 반복적인 데이터 혼합 최적화를 위한 프레임워크로, 언어 모델 사전 학습의 품질을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

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