연구진은 제한된 데이터로 학습할 때 기존 방식의 스케일링 법칙이 효과적이지 않다는 것을 발견했어요. 데이터 중복으로 인한 과적합을 모델링하는 새로운 스케일링 법칙을 제안했습니다. 이 법칙은 모델 용량과 데이터 반복 횟수를 최적화하여 데이터 부족 환경에서 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다.