# Feiyang Kang [[Virginia Tech]] 所属の研究者(本研究は [[Meta FAIR|FAIR at Meta]] 在籍時に実施)。[[@2025__EMNLP__Demystifying Synthetic Data in LLM Pre-training - A Systematic Study of Scaling Laws, Benefits, and Pitfalls]] の筆頭著者であり、1000 以上の LLM を用いた合成データのスケーリング則実証研究を主導した。(Source: [[@2025__EMNLP__Demystifying Synthetic Data in LLM Pre-training - A Systematic Study of Scaling Laws, Benefits, and Pitfalls]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__EMNLP__Demystifying Synthetic Data in LLM Pre-training - A Systematic Study of Scaling Laws, Benefits, and Pitfalls]] - エンティティ: [[Virginia Tech]] / [[Meta FAIR]]