为什么需要化合物配比的优化？ 在化合物制造行业中，化合物的配比是产品质量控制的关键环节。 化合物制造流程 目前，这一过程高度依赖于材料专家和工程技术人员的经验，通过反复试验来验证产品性能，确保其满足市场和客户的要求。然而，这种传统的试错方法存在着显著的局限性，包括周期长、成本高，无法保证每次都能找到最接近的配比方案。 如何利用AI方案进行优化？ 利用AI技

大型语言模型的预训练数据包括多个领域（例如，网络文本、学术论文、代码），其混合比例对结果模型的能力有着至关重要的影响。现有方法更多依赖于启发式或者定性策略来调整比例，MOSS团队提出了混合比例函数形式的定量预测方法，称为数据混合定律（data mixing laws）。 实验结果表明，该方法能够有效地优化RedPajama数据集上1B模型的训练混合比例，使其在100B个token的训练中

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1、轻质干耐火材料 [摘要] 本套资料涉及具有优异保温值的干耐火材料组合物。该干耐火材料组合物还具有极佳的耐受熔融金属和炉渣的能力。该组合物包含轻质填充材料，它可选自珍珠岩、蛭石、膨胀页岩、膨胀耐火粘土、膨胀硅铝矾土中空球、泡沫氧化铝、烧结的多孔氧化铝、氧化铝尖晶石隔热骨料、钙矾土隔热骨料、膨胀莫来石、堇青石和钙长石，和基体材料，它选自煅烧氧化铝、熔融氧化铝、烧结氧化镁、熔融氧化镁、锻制二氧化硅、