MEニュース：9月9日（UTC+8）、Dwarkesh Patelが実験分析を公開。2019年から2025年までの各年度の代表的なモデル構成とデータコーパスを、最大1e19 FLOPsの計算予算で訓練した結果、データの改善により算力効率が12.0倍向上し、モデルの改善は3.7倍の向上をもたらした。データの貢献度はモデルの約3.24倍である。 🔗 原文を読む via AIHOT · https://aihot.news/items/cmtsx0wm4041jrob5liwjypsq（出典：AiHot）
Dwarkesh Patelの研究：データの改善がモデルの進歩よりも計算効率を3.24倍向上させる
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概要
MetaEraのインフレーションデータによると、Dwarkesh Patelは9月9日（UTC+8）に、1e19 FLOPsの予算下で2019年から2025年までのモデルとデータの改善を分析する研究を発表しました。データの改善により計算効率は12.0倍向上し、モデルの変更により3.7倍の向上が見られました。オンチェーンデータでは、データのアップグレードがモデル変更よりも3.24倍効果的であることが示されました。
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