BriefGPT - AI 论文速递
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Mix-CPT：一种通过解耦知识学习和格式对齐的领域自适应框架
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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
本文研究了以持续预训练（CPT）构建新语言的大型语言模型（LLMs），通过40个模型规模的并行实验表明CPT能够快速收敛并节省大量计算资源，为规模化LLMs的可迁移性提供深入见解。
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关键要点
- 研究以持续预训练（CPT）构建新语言的大型语言模型（LLMs）。
- 通过40个模型规模的并行实验，CPT能够快速收敛并节省计算资源。
- CPT遵循扩展缩放定律，具有联合数据-参数缩放项。
- CPT的计算最优数据-参数分配存在显著差异。
- 规模化的迁移效果可以通过数据重播的方法有效减轻灾难性遗忘。
- 研究希望为规模化LLMs的可迁移性提供深入见解。
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