字节跳动最近推出的QuaDMix框架，旨在提升大型语言模型的预训练效率与泛化能力。传统的数据筛选方法往往忽视了数据质量与多样性之间的复杂关系，而QuaDMix通过特征提取、质量聚合和质量-多样性感知采样的三阶段流程，成功实现了这两者的联合优化。实验结果显示，该框架在多个基准测试中表现优异，平均得分达到39.5%。
QuaDMix是字节跳动推出的新框架，旨在同时优化大型语言模型预训练中的数据质量和多样性。
该框架通过特征提取、质量聚合和质量-多样性感知采样的三阶段流程来实现数据选择。
实验结果显示，QuaDMix在多个基准测试中表现优异，平均得分达到了39.5%，超越了多种传统方法。
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