BriefGPT - AI 论文速递
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简单且可扩展的策略，用于持续预训练大型语言模型
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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
本文研究了语言转移下更新语言模型的利与弊。通过添加挪威语和冰岛语等数据到英语语言模型中，研究了模型规模和学习率计划者的影响。发现前向传递对语言顺序无关，后向传递则取决于新语言的顺序和特点。探索了语言相似性度量，发现句法相似性与结果相关性最好。
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关键要点
- 更新语言模型而非完全重新训练可以在新数据不断增加时提供显著收益。
- 研究了语言转移情况下更新语言模型的利与弊。
- 通过添加挪威语和冰岛语等数据到英语语言模型中进行研究。
- 前向传递主要是积极的且与语言顺序无关。
- 后向传递的效果取决于新语言的顺序和特点，可能是积极或消极的。
- 探索了语言相似性度量，发现句法相似性与结果相关性最好。
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