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CLIMB: Clustering-based Iterative Data Mixture Bootstrapping for Language Model Pre-training
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CLIMB框架，解决了预训练数据集缺乏领域划分的问题。CLIMB能够自动发现和优化数据混合，训练的1亿模型在特定领域（如社会科学）上性能提升5%，超越了Llama-3.2-1B。
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关键要点
- CLIMB框架解决了预训练数据集缺乏领域划分的问题。
- CLIMB能够自动发现、评估并优化数据混合。
- 在4000亿个标记上训练的1亿模型在特定领域（如社会科学）上性能提升5%。
- 使用CLIMB的模型性能超越了最新的Llama-3.2-1B。
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