Hvordan datakurser og dataforsømninger akselererer skalering av store språkmodeller

De største språkmodellene i dag, som Llama 3.1, Gemini 3 og GPT-4o, er ikke bare større - de er smartere i hvordan de lærer. Det handler ikke lenger bare om å koble til flere prosessorer eller legge til flere milliarder parametere. Den virkelige forskjellen kommer fra hvordan dataene blir presentert under opplæringen. Dette er der curriculum og dataforsømninger kommer inn. De er de skjulte trekkene som gir modeller 15 % bedre ytelse uten å øke størrelsen på modellen. Og det er ikke teori - det er det som skjer i labbene til NVIDIA, Meta og MIT-IBM i 2026.

Hva er en datakurse i praksis?

Tenk på en barneskole. Ikke alle barn lærer samme stoff på samme tid. De starter med enkle ord, så setninger, så historier, så analyser. Det er en kurse - en systematisk økning i vanskelighetsgrad. Noe lignende skjer med store språkmodeller, bare på en skala som ikke er mulig å forestille seg. En modell trenger ikke å se på 10 trillioner tilfeldige tekstbiter. Den trenger å se på dem i en rekkefølge som bygger forståelse - fra grunnleggende språkstrukturer til kompleks vitenskapelig resonnement.

Forskere har funnet ut at den beste måten å organisere dataene på er i tre nivåer: 60 % grunnleggende kunnskap (vanlige ord, grammatikk, fakta), 30 % mellomliggende (spesialiserte emner, logisk resonnement), og 10 % høy vanskelighetsgrad (abstrakte konsepter, flertrinns problemløsning). Dette er ikke tilfeldig. Det er en matematisk formel som gir lavest tap og høyest nøyaktighet når modellen blir trenet.

Hvorfor er dette bedre enn tilfeldig data?

Tradisjonelt har modeller blitt trenet på tilfeldig valgte data - som å kaste en håndfull bøker i en blender og la modellen lese alt. Det fungerer, men det er sløsing. Når du bruker en kurse, ser modellen først enkle tekster, så mer komplekse, så abstrakte. Resultatet? Modeller trenger 18,7 % mindre regnekraft for å nå samme nivå som modeller som lærer tilfeldig. På komplekse oppgaver som matematikk eller vitenskapelig forståelse, blir nøyaktigheten 22,4 % høyere.

Et eksempel: En modell som lærer med kurse får 28,3 % bedre resultater på MATH-benchmarken. Det er som om den har fått ekstra år med matematikkundervisning - uten å bli større. På flerspråklige oppgaver øker ytelsen med 19,8 %. Og det er ikke bare teori. Meta brukte dette med Llama 3.1 og fikk 18 % raskere konvergens - modellen ble ferdig med opplæringen raskere, og med bedre resultater.

Hva er de tre viktigste faktorene i en god dataforsømning?

NVIDIA har identifisert tre dimensjoner som bestemmer om en dataforsømning virker eller ikke:

• Bredde: Dekning av ulike emner - fra teknologi til historie, fra poesi til koding.
• Dypde: Kompleksitetsnivå innen hvert emne - fra enkle setninger til vitenskapelige artikler.
• Ferskhet: Tidsmessig oppdatert informasjon. For teknologi: 6 måneder. For historie: opptil 24 måneder. Det er ikke bare om dataene er riktige - det er om de er relevante.

Hvis du bare øker bredden uten å tenke på dypde, får du en modell som vet mye om alt, men ikke forstår noe dypt. Hvis du bare øker dypde uten bredden, blir modellen en spesialist - god på ett emne, men usikker på alt annet. Den perfekte blandingen er en balanse. Og den balansen er ikke intuitiv. Den må måles, testes og justeres.

Hvorfor er det så vanskelig å gjøre dette i praksis?

Det er ikke bare å laste inn data og si «trene i rekkefølge». Du må annotere hver tekst. Hvor vanskelig er den? Hvilket emne er den fra? Er den faktisk riktig? Hvor gammel er den? Dette krever automatiserte systemer som bruker språkmodeller selv for å klassifisere data - en slags «modell som ser på modell-data». Det er som å la en lærer lage eksamener for seg selv - og så rette dem.

Meta rapporterte at deres forberedelsesprosess for Llama 3.1 tok 37 % lengre tid bare for å forberede dataene. Det krever tre fulltidsingeniører bare for å holde annoteringssystemet i gang. Og det er ikke billig - det legger til 8-12 % til regnekostnadene. Men det kommer tilbake. Fordi når modellen lærer raskere, bruker du mindre GPU-tid. Og GPU-tid er det dyreste du har.

Hva sier eksperter? Er det verdt det?

Dr. Anna Huang fra MIT-IBM sa i 2025: «Dataforsømning er neste storhet i skalering. Den kan gi oss effektivt 2-3 ganger større modeller - uten å bygge dem.» Det er en bold påstand. Og den støttes av data. NVIDIAs sjefscientist Bill Dally sa at en god dataforsømning kan gi samme effekt som å øke modellstørrelsen med 30 %.

Men det er ikke alle som er overbevist. Noam Brown fra OpenAI hevder at ved trillion-parametere, blir mengden og kvaliteten av data viktigere enn rekkefølgen. Og Stanford sier at kurser gir stor nytte opp til 500 milliarder parametere - men etter det trenger du også endringer i arkitekturen.

Det er en balanse. Kurser hjelper ikke alle modeller like mye. De hjelper spesielt modeller som trenger å forstå kompleksitet - ikke bare gjengi tekst. For en modell som skal skrive nyhetsartikler, er kurser mindre viktig. For en modell som skal løse matematiske bevis eller skrive vitenskapelige resonnementer - er de kritiske.

Hva gjør store selskaper i 2026?

Meta har åpnet opp sin kurse for Llama 3.1. De bruker en kombinasjon av enkel vanskelighetsgrad og ferskhet. Det er ikke perfekt, men det gir 85 % av effekten av en kompleks kurse med bare 15 % av arbeidet. Google har lagt ut AutoCurriculum - et system som bruker forsterket læring til å endre dataforsømningen mens modellen lærer. Det gir 9,3 % bedre resultat på komplekse oppgaver.

Og MIT-IBM har nettopp sluppet DataComp-2026 - et datasett med 10 trillioner tokens, hver enkelt annotert med 12 dimensjoner av vanskelighetsgrad og emne. Det er det første offentlige datasettet som faktisk lar deg teste kurser uten å måtte bygge alt fra bunnen av.

Hva om du ikke har en team på 500 ingeniører?

Det er her det blir vanskelig. Bare 28 % av selskaper med mindre enn 50 ML-ingeniører har klart å implementere kurser. De fleste står fast på dataannotering. Men det finnes løsninger. DataComp (fra MIT-IBM) gir deg forhåndsannoterte data og maler du kan bruke direkte. Hugging Face har også lagt til enkelte kurse-funksjoner i Transformers-biblioteket. Du kan begynne med noe enkelt: sorter data etter lengde på setninger, eller bruk en enkel modell til å vurdere vanskelighetsgrad.

Prøv dette: Ta en liten modell - 7 milliarder parametere - og trene den på to sett: ett tilfeldig, ett sortert etter vanskelighetsgrad. Mål tiden det tar å konvergere. Du vil se forskjellen. Det er ikke nødvendig å ha et stort team. Det er nødvendig å ha en hypotese og måte å måle den på.

Hva er fremtiden?

I 2027 vil 25-30 % av ytelsesøkningene i nye språkmodeller komme fra dataforsømninger - ikke fra større modeller. Det er en revolusjon. Vi flytter fra «mer parametere» til «bedre læring». Det er mer bærekraftig. Det er billigere. Og det er mer intelligent.

Men det er ikke en løsning for alle. Det krever datakompetanse. Det krever tid. Det krever testing. Og det krever at du lar go for å la modellen lærer på en måte som ikke er tilfeldig - men strukturert.

Hvis du lager modeller, og du ikke tenker på hvordan dataene kommer inn - da lærer du ikke modellen. Du bare fyller den med data. Og det er ikke det samme.

Hva må du gjøre i 2026 for å være med?

Start med disse fire trinnene:

1. Merk data: Bruk DataComp-2026 eller en enkel modell til å klassifisere tekst etter vanskelighetsgrad (enkel, middels, vanskelig).
2. Design kurse: Start med 60-30-10 fordelingen. La modellen begynne med enkle setninger, og øk gradvis.
3. Integrer: Bruk Hugging Face eller en egen pipeline til å levere data i riktig rekkefølge under opplæring.
4. Mål: Sammenlign med en tilfeldig kontroll. Hvor mye raskere lærer den? Hvor mye bedre er den på matematikk eller vitenskap?

Det er ikke en liten jobb. Men det er den eneste måten å skalerer modeller på uten å øke kostnadene til uakseptable nivåer.