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DEPT: Decoupled Embeddings for Pre-training Language Models

💡 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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标签

DEPT框架 models 多语种 语言模型 预训练 领域数据
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