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Louis Béthune
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Apple ML Research 扩展流图以实现更快的语言生成
Apple Machine Learning Research 发表了一篇论文，详细介绍了在语言建模中扩展分类流图 (CFM) 的进展。研究团队成功地在 2.1 万亿个 token 上训练了一个 17 亿参数的流模型，并将其提炼成一个 CFM，该 CFM 能够在仅 4 个推理步骤内生成多样化的高质量文本。这种方法保持了接近数据级别的 token 熵，并有望用于离散数据生成，解决了先前在可扩展性方面存在的局限性。
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新研究质疑AI数据过滤方法的有效性
一篇新论文分析了分类器式质量过滤（CQF）——一种用于清洗预训练AI模型所用大型数据集的常用方法。研究人员Louis Béthune及其同事发现，虽然CQF能提高下游任务的性能，但它并不一定能增强高质量数据上的语言建模能力。他们的研究表明，CQF可能会隐式地过滤掉有价值的高质量数据，并对它能有效捕捉数据质量的说法提出了质疑。