LLM 해커뉴스
Hacker News가 본 NanoGPT Slowrun의 10x 데이터 효율 주장
Q Labs는 100M tokens와 18B-parameter ensemble로 1B-token baseline에 맞먹는 결과를 냈다고 주장했고, Hacker News는 이 성과가 serving과 deployment에서도 유지될 수 있는지 따져 물었다.
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LLM 해커뉴스
NanoGPT Slowrun 토론 확산, 고정 데이터 조건의 LLM 학습 효율 실험 주목
2026년 3월 4일 HN에서 Q Labs의 Slowrun 벤치마크가 주목을 받았다. 100M FineWeb tokens를 고정한 채 compute를 활용해 data efficiency를 끌어올리는 접근이 핵심이다.
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