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RegMix: 以数据混合作为语言模型预训练的回归方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了在大规模模型时代中，如何选择和优化海量复杂数据集以提高大型语言模型的性能。作者详细介绍了在BetterMixture挑战中的解决方案，包括数据去重、质量过滤和多样性选择等方面的优秀表现。作者还介绍了基于Data-Juicer的扩展工具Ke-Data-Juicer的强大能力。
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关键要点
- 在大规模模型时代，选择和优化复杂数据集以提高大型语言模型性能是一项重大挑战。
- 本文介绍了在BetterMixture挑战中的解决方案，重点在于大型语言模型的微调数据混合。
- 我们的方法在数据去重、质量过滤和多样性选择方面表现出色。
- 基于Data-Juicer的扩展工具Ke-Data-Juicer具备强大的能力，帮助处理和优化大型语言模型的数据。
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