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研究团队提出合成数据重写缩放定律
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AI 综述
2026年10月，arXiv机器学习领域发表的一项研究提出了面向合成重写数据的重写缩放定律。该研究将生成重写文本所耗费的算力计入总预算，能够准确预测模型在不同重写数据配比下的训练损失。实验显示，在算力受限设定下，最优重写数据占比随总算力增长从低于10%提升至32%，基于该定律外推训练的22B模型在多个网页领域以十分之一算力超越了重写器本身；而在数据受限设定下，利用同尺寸模型重写种子数据进行预训练，在3B参数量以内的所有规模上表现均优于仅使用自然数据的训练。
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最新进展10月26日 12:00
研究提出计入生成算力的合成数据重写缩放定律，外推22B模型以十分之一算力超越重写器。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv 机器学习面向合成数据重写的算力与数据约束缩放定律研究
研究提出了一种面向合成重写数据的重写缩放定律，将生成重写文本所耗费的算力计入总预算，可准确预测模型在不同重写数据配比下的训练损失。在算力受限设定下，最优重写数据占比随总算力从低于 10% 提升至 32%，外推训练的 22B 模型在多个网页领域以十分之一算力超越了重写器本身。在数据受限设定下，利用同尺寸模型重写种子数据进行预训练，在 3B 参数量以内所有规模上均优于仅使用自然数据的训练表现。
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