BriefGPT - AI 论文速递
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语言模型的减肥计划：通过额外预训练进行相关语言编码器的成本高效开发
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了两种三语BERT模型的训练，分别适用于芬兰语、爱沙尼亚语和英语，以及克罗地亚语、斯洛文尼亚语和英语。这些模型在多个下游任务中表现优异，特别是在命名实体识别和依存句法分析方面。研究还探讨了如何在有限计算预算下有效转移英文预训练模型到其他语言，以及多语言数据对低资源语言模型性能的影响。
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关键要点
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本文介绍了两种三语BERT模型：FinEst BERT（适用于芬兰语、爱沙尼亚语和英语）和CroSloEngual BERT（适用于克罗地亚语、斯洛文尼亚语和英语）。
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这两种模型在多个下游任务中表现优异，尤其是在命名实体识别和依存句法分析方面。
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研究探讨了如何在有限计算预算下将英文预训练模型有效转移到其他语言，使用单个GPU可以在一天内获得新的外语BERT基础模型。
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添加多语言数据可以提高低资源语言模型的性能，但对高资源语言可能会降低性能。
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延伸问答
FinEst BERT模型适用于哪些语言？
FinEst BERT模型适用于芬兰语、爱沙尼亚语和英语。
CroSloEngual BERT模型的主要应用是什么？
CroSloEngual BERT模型主要应用于克罗地亚语、斯洛文尼亚语和英语。
如何在有限计算预算下转移英文预训练模型到其他语言？
可以使用单个GPU在一天内获得新的外语BERT基础模型。
多语言数据对低资源语言模型的影响是什么？
添加多语言数据可以提高低资源语言模型的性能。
这两种三语BERT模型在下游任务中的表现如何？
这两种模型在多个下游任务中表现优异，特别是在命名实体识别和依存句法分析方面。
添加多语言数据对高资源语言模型的影响是什么？
对高资源语言而言，添加多语言数据可能会降低性能。
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