大型语言模型中的连续预训练探索:洞见与影响

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于:

这篇论文研究了大型语言模型(LLMs)中不断学习(CL)领域的发展,重点是开发高效和可持续经验的训练策略。通过不断适应域预训练,我们的研究评估了 LLMs 在不同数据环境中的适应性和能力,并引入了一个新的基准来衡量这种适应能力,揭示了关于知识转移和模型大小的若干关键见解。

本研究探讨了电子商务领域中持续预训练对大型语言模型的影响,并证明了其有效性。同时,提出了一种混合策略来更好地利用电子商务数据。

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