Bestimmung der optimalen Modell- und Datensatzgröße bei festem Budget für LLMs

In einem kürzlich veröffentlichten Beitrag auf Towards Data Science wird untersucht, wie man bei begrenztem Budget die optimale Kombination aus Modellgröße und Datensatzumfang für große Sprachmodelle (LLMs) auswählt. Der Fokus liegt dabei auf einer kleinen, aber aussagekräftigen Studie, die Tiny Transformers als Testplattform nutzt.

Die Autoren zeigen, dass selbst bei sehr kleinen Modellen signifikante Leistungsunterschiede auftreten können, wenn die Datenmenge variiert wird. Durch gezielte Experimente lassen sich klare Richtlinien ableiten, welche Modellgröße bei welchem Datensatzvolumen die beste Balance zwischen Kosten und Genauigkeit bietet.

Der Beitrag liefert damit wertvolle Erkenntnisse für Entwickler und Forscher, die LLMs unter Budgetbeschränkungen einsetzen wollen, und betont die Bedeutung einer sorgfältigen Abstimmung von Modell- und Datensatzgröße für optimale Ergebnisse.