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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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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
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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。
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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。
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强调灵活模型的重要性。
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实验结果显示，训练并发布了新的NorMistral-11B模型，具有114亿参数。
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NorMistral-11B模型在高资源模型中显示出潜在影响。
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