대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 사전 훈련 효율과 일반화는 기본 훈련 말뭉치의 품질과 다양성에 크게 영향을 받습니다. 기존의 데이터 정제 파이프라인은 종종 품질 필터링과 도메인 균형을 따로 다루어 품질과 다양성을 개별적인 목표로 삼습니다. 이러한 순차적 최적화는 이러한 요소들 간의 복잡한 상호 의존성을 간과합니다. 고품질 데이터셋은 종종 저품질 데이터보다 일반화 성능이 우수합니다. 바이트댄스(ByteDance)는 QuaDMix라는 통합 인공지능(AI) 프레임워크를 소개했습니다. 이 프레임워크는 데이터 품질 및 다양성을 함께 최적화하여 대규모 언어 모델의 성능을 향상시킵니다. QuaDMix는 품질 및 다양성 개선을 위해 데이터 증강, 비지도 학습, 밸런싱, 임베딩 매핑, 미니 배치 구성 등 다양한 기능을 제공합니다. 이러한 다양한 기능들을 활용하여 QuaDMix는 LLM 사전 훈련의 품질과 다양성을 효과적으로 개선하고 모델의 성능을 향상시킵니다. QuaDMix는 데이터의 품질과 다양성을 ganzo하게 고려하여 모델의 훈련과 성능 개선에 도움이 됩니다. 이를 통해 LLM 사전 훈련의 효율성과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

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