JoBS 提出联合优化 LLM 训练数据与模型配置的方法
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JoBS 提出联合优化 LLM 训练数据与模型配置的方法
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AI 综述
JoBS 提出一种基于贝叶斯优化的方法，旨在协同优化 LLM 微调的数据与模型配置。 该方法通过构建缩放定律预测器，无需每次迭代进行完整训练，从而在相同预算下探索更多配置组合。 实验结果显示，JoBS 在多项下游任务中的表现优于独立优化方法及多保真度贝叶斯优化基线。
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最新进展10月30日 12:00
JoBS 提出联合优化 LLM 训练数据与模型配置的方法报道时间线
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10月30日
- arXiv · AIJoBS 提出联合优化 LLM 训练数据与模型配置的方法
JoBS 引入一种基于贝叶斯优化的方法，通过构建缩放定律预测器协同优化 LLM 微调的数据和模型配置。该方法无需每次迭代都进行完整训练，在相同预算下可探索更多配置组合。实验显示，JoBS 在多项下游任务中优于独立优化方法及多保真度 BO 基线。
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