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[征稿] 第二届 BabyLM 挑战赛：基于合理发展语料的高效预训练
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Lil-Bevo是BabyLM Challenge的参赛作品，使用三种方法对掩码语言模型进行预训练。基准模型表现超过随机猜测，但低于较大规模语言模型。训练较短的序列效果更好，预训练音乐对性能影响较小。掩码语言建模在一般情况下未提高模型性能，但在特定BLiMP任务上有帮助。在少量数据上训练性能良好的语言模型是困难但有潜力的任务。需要进一步研究以探索更显著的性能提升。
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关键要点
- Lil-Bevo是BabyLM Challenge的参赛作品。
- 使用三种方法对掩码语言模型进行预训练：使用音乐数据、先训练短序列再增加长度、对特定令牌进行屏蔽。
- 基准模型表现超过随机猜测，但低于大规模语言模型。
- 训练较短的序列效果更好。
- 预训练音乐对性能影响较小。
- 掩码语言建模在一般情况下未提高模型性能，但在特定BLiMP任务上有帮助。
- 在少量数据上训练性能良好的语言模型是困难但有潜力的任务。
- 需要进一步研究以探索更显著的性能提升。
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