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DEPT: Decoupled Embeddings for Pre-training Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了DEPT框架，旨在解决多语种和领域数据异质性对语言模型预训练的负面影响。通过解耦嵌入层与变换器主体，DEPT显著提高了模型的泛化能力，并减少了嵌入参数数量，实现了无词汇依赖的联邦多语言预训练。
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关键要点
- DEPT框架旨在解决多语种和领域数据异质性对语言模型预训练的负面影响。
- 通过解耦嵌入层与变换器主体，DEPT显著提高了模型的泛化能力。
- DEPT减少了嵌入参数的数量，实现了无词汇依赖的联邦多语言预训练。
- DEPT能够在多种上下文中同时训练，验证了其有效性。
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