英伟达发布AutoScale：自动预测大模型训练的最优计算数据组合 | 哪些预训练因素影响LLM在因果发现任务中的性能？

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前言： 看论文就像是一次美食之旅，每一篇论文都是一道不同的菜肴。有些论文会让你大快朵颐，有些论文会让你欲罢不能，而有些论文则会让你咬牙切齿。但是别忘了，只有尝试了各种不同的菜肴，才能成为一个真正的“吃货”哦！ 1. AutoScale：自动预测训练大模型的最优计算数据组合   标题： AutoScale: Automatic Prediction of Compute-optimal Data Composition for Training LLMs   机构： 英伟达、华盛顿大学、UC伯克利分校   相关领域： 预训练、模型评估   作者： Feiyang Kang,  Yifan Sun,  Bingbing Wen   分析： 这篇论文提出了一种自动预测训练大语言模型的最优计算数据组合的方法。随着训练数据规模的增长，最优数据组合也在变化。论文提出了一种自动化工具AutoScale，能够根据目标规模找到最优的数据组合，从而提高模型的训练效率和性能。论文还进行了一系列 ………………………………