arXiv论文提出JoBS方法联合调优LLM训练配置
热点事件持续更新
arXiv论文提出JoBS方法联合调优LLM训练配置
1 篇报道1 个报道来源4 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
arXiv论文提出JoBS，一种基于贝叶斯优化的方法，可在不每次迭代完整训练模型的情况下，联合优化LLM微调的数据与模型配置。 具体做法分两步：先用部分训练预算学习受scaling law启发的性能预测器，从少量训练步数估计完全训练后的性能；再用剩余预算运行贝叶斯优化，从而在相同预算下探索更多配置。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月31日 12:00
JoBS：重新思考用贝叶斯优化协同调优 LLM 训练配置报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIJoBS：重新思考用贝叶斯优化协同调优 LLM 训练配置
arXiv 论文提出 JoBS，一种基于贝叶斯优化（BO）的方法，可协同优化 LLM 微调的数据与模型配置，而无需每次迭代都完整训练模型。JoBS 先用部分预算学习受 scaling law 启发的性能预测器，从少量训练步数估计完全训练后的性能，再用剩余预算运行 BO，从而在相同预算下探索更多配置。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。