数量VS数量：新研究揭示机器学习训练的秘密

卡内基梅隆大学和 Bosch Center for AI 的最新研究表明，机器学习模型训练中，数据质量和数量的权衡至关重要。传统的神经扩展律忽视了数据质量的影响，而新提出的“数据过滤扩展律”揭示了在计算资源充足时，大量低质数据可能优于过度重复的高质量数据。该研究提供了优化数据整编策略的新方法，能预测不同计算预算下的最佳数据整编策略，为优化模型训练提供了指导。
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