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DEPT：语言模型预训练的解耦嵌入
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内容提要
本研究提出DEPT框架，通过将嵌入层与变换器主体解耦，解决多语种和领域数据异质性对语言模型预训练的影响。DEPT能在多种上下文中训练，提高模型泛化能力，减少嵌入参数，实现无词汇依赖的联邦多语言预训练，验证了其有效性。
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关键要点
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本研究提出DEPT框架，解决多语种和领域数据异质性对语言模型预训练的影响。
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DEPT框架通过解耦嵌入层与变换器主体，能够在多种上下文中同时训练。
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DEPT显著提高了模型的泛化能力，并减少了嵌入参数的数量。
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DEPT实现了在不同资源语言上的无词汇依赖的联邦多语言预训练，验证了其有效性。
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