비언어 시리즈에 GPT 유사 모델을 훈련하는 방법에 대한 탐구.
이 기사에서는 비언어 시리즈에 대한 GPT 유사 모델을 훈련하기 위한 파라미터와 하이퍼 파라미터 설정을 설명합니다. 750M 토큰 데이터셋과 다양한 모델 크기를 활용한 실험을 기반으로, 모델이 기본적인 자동 회귀 행동을 학습하는 데 어려움을 겪고 있다는 문제를 제기합니다. 독자들에게 추가 질문에 대한 답변을 통해 지속적으로 파라미터를 업데이트할 것이라고 밝혔습니다.
Exploring ways to train a GPT-like model on non-language series.
This article discusses the parameters and hyperparameters for training a GPT-like model on non-language series with a 750M token dataset and various model sizes. It raises concerns about the model's struggles to learn basic auto-regressive behaviors. The author indicates a willingness to update the parameters based on reader inquiries for further clarification.