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巧妙之道：利用下游分析能力导航大型语言模型预训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，对大型语言模型进行参数扩展会影响其回忆能力和处理上下文信息的能力。减少模型大小30%以上会降低回忆预训练中的事实能力，但减少60-70%则保留了处理上下文信息的能力。密集扩展和权重剪枝都表现出这种行为。
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关键要点
- 参数扩展对大型语言模型的核心能力有影响。
- 研究了权重剪枝和直接训练更小或更大的模型两种扩展技术。
- 分析了模型的回忆能力和处理上下文信息的能力。
- 模型大小减少30%以上会显著降低回忆预训练中出现的事实能力。
- 模型大小减少60-70%则保留了处理上下文信息的能力。
- 密集扩展和权重剪枝表现出对事实回忆和上下文学习的不同影响。
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