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小语言，大模型：挪威语言的持续训练研究
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究针对挪威及其低资源语言（如萨米语）在大规模语言模型训练中的数据短缺问题，提出了一种三阶段的持续训练方法，强调灵活模型的重要性，并发布了新的NorMistral-11B模型。
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关键要点
- 本研究针对挪威及其低资源语言（如萨米语）在大规模语言模型训练中的数据短缺问题。
- 提出了一种三阶段的持续训练方法，结合因果和掩码语言建模。
- 强调灵活模型的重要性。
- 实验结果显示，训练并发布了新的NorMistral-11B模型，具有114亿参数。
- NorMistral-11B模型在高资源模型中显示出潜在影响。
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