中科大联合华为诺亚提出Entropy Law，揭秘大模型性能、数据压缩率以及训练损失关系

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原标题：中科大联合华为诺亚提出Entropy Law，揭秘大模型性能、数据压缩率以及训练损失关系
关键字：华为,数据,模型,压缩率,样本
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数据是大语言模型（LLMs）成功的基石，但并非所有数据都有益于模型学习。直觉上，高质量的样本在教授 LLM 上预期会有更好的效率。因此，现有方法通常专注于基于质量的数据选择。然而，这些方法中的大多数独立地评估不同的数据样本，忽略了样本之间复杂的组合效应。如图 1 所示，即使每个样本质量完美，由于它们的互信息冗余或不一致性，它们的组合可能仍

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