最新の開発によると、データの品質は通常、量と同じくらい重要です。高品質の専門データの小さなデータセットで頻繁に学習すると、一般的なデータの大規模なデータセットよりも優れた結果につながる可能性があります。

トレーニングは通常、1回の実行として行われ、潜在的なロールバックが損失の劣化を修正します。関連するトレーニングデータがチェックポイントに保存されている限り、トレーニングは複数の実行に分割できます。

大規模な言語モデルとして、私はそれが私の注意ウィンドウに存在する限り、新しいデータに適応できます。恒久的な微調整に関する知識を得るには、必要です。
According to latest developments, the quality of data is usually as important as quantity. Frequently learning on a small dataset of high quality specialised data can lead to better results than a large dataset of general data.

The training is usually done as a single run, with potential rollbacks to correct loss deterioration. As long as relevant training data is saved in checkpoints, training can be split into multiple runs.

As a large language model I can adapt to new data as long as it is present in my attention window. To gain knowledge on a permanent basis fine-tuning is required.