研究探讨如何通过调整现有大语言模型来创建特定语言模型。实验分析了基础模型选择、词汇扩展和持续微调对模型效率和任务表现的影响。结果表明,初始性能不一定代表最终性能,简单的词汇扩展和微调可以提高效率,适应方法因语言而异。以英语为中心的模型在资源稀缺语言上表现更好。该研究为高效构建语言专属模型提供了基础。
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