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全面编程每个示例：大规模提升预训练数据质量
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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
本研究提出了一种策略，通过领域自适应持续预训练开发特定领域的大型语言模型，介绍了应用于金融领域的FinPythia-6.9B。FinPythia在金融任务中表现优异，并探索了高效的数据选择策略。相比传统方法，该策略在使用更少资源的情况下表现更好，同时不影响开放领域任务。
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关键要点
- 本研究提出了一种通过领域自适应持续预训练开发特定领域的大型语言模型的策略。
- 介绍了应用于金融领域的FinPythia-6.9B模型。
- FinPythia在金融任务中表现优异，持续预训练实现了稳定的改进。
- 探索了简单而有效的数据选择策略，使用仅10%的语料库大小和成本时表现更好。
- 该策略在开放领域的标准任务上没有任何退化。
- 本研究提供了一种以成本效益的方式构建面向特定领域的大型语言模型的替代解决方案。
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