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高效训练语言模型进行文本填充
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了自回归语言模型如何通过简单的数据转换进行文本填充，研究表明这种填充方法不会损害模型的生成能力。建议未来的自回归语言模型默认采用填充训练，并提供了关键超参数的最佳设置和实践。此外，我们发布了最佳填充模型和基准，以支持未来研究。
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关键要点
- 自回归语言模型可以通过简单的数据转换学习文本填充，即将文档中间的一段文本移动到末尾。
- 这种数据增强方法不会损害模型的生成能力，经过大量实验证明，模型的困惑度和采样评估结果均未受到影响。
- 建议未来的自回归语言模型默认采用填充训练（FIM），因为这种方法简单且高效。
- 进行了关键超参数的系列消融实验，包括数据转换频率、转换结构和填充跨度选择方法，以提供最佳设置和实践。
- 发布了最佳填充模型和基准，以支持未来的研究。
❓
延伸问答
自回归语言模型如何进行文本填充？
自回归语言模型通过将文档中间的一段文本移动到末尾的简单数据转换来进行文本填充。
填充训练对模型的生成能力有影响吗？
填充训练不会损害模型的生成能力，实验证明模型的困惑度和采样评估结果均未受到影响。
未来的自回归语言模型应该采用什么训练方法？
建议未来的自回归语言模型默认采用填充训练（FIM），因为这种方法简单且高效。
有哪些关键超参数影响填充训练的效果？
关键超参数包括数据转换频率、转换结构和填充跨度选择方法。
发布了哪些资源以支持未来的研究？
发布了最佳填充模型和基准，以支持未来的研究。
填充训练的优势是什么？
填充训练方法简单且高效，能够有效提升模型的文本填充能力。
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