データセット戦略 LLM【事前学習：データセットC-4】
FineWebと学習効率の最前線：70+実験から導かれた最適パイプライン2024年、Hugging Faceが公開したFineWebは、データセット設計に新しい見方を持ち込みました。理論で方針を決めるだけでなく、実験で一つずつ確かめながら最...
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データセット戦略 LLM【事前学習：データセットC-3】
Dolmaと前処理の体系化：再現可能な6段階パイプライン2023年、AllenAIが公開したDolmaは、データセット前処理を「職人技」ではなく、再現可能な手順として整理しようとしたプロジェクトです。本記事では、透明性と再現性を重視した6段...
データセット戦略 LLM【事前学習：データセットC-2】
The Pileと多様性の発見：22ソース統合がもたらした性能革命2020年、EleutherAIが公開したThe Pileは、LLMデータセット設計の見方を少し変えました。単に量を増やすのではなく、どんな種類のテキストをどう混ぜるかが重要...
データセット戦略 LLM【事前学習：データセットC-1】
Common Crawlとスケール戦略：LLMデータセットの出発点大規模言語モデル（LLM）の性能は、訓練データの量と質に大きく左右されます。では、その土台になるデータはどこから来るのでしょうか。本記事では、LLM訓練データの出発点としてよ...