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大そうじへの備え
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If you have access to a big compute cluster and are planning to train a Large Language Model (LLM), you will need to make a decision on how to allocate your compute budget. This involves selecting the number of model parameters $N$ and the number of training tokens $D$. By applying the scaling laws, you can get guidance on how to reach the best model performance for your given compute budget, and
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