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更好的组合泛化数据因子
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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
研究发现增加数据集复杂性有助于提高模型泛化能力，更复杂的数据集提供更多样化示例以增强组合性理解效果，并减少示例的重复频率以避免不可泛化的记忆。在真实语言数据集上，简单和复杂示例的平衡混合能够诱导出最强的泛化能力。
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关键要点
- 增加数据集复杂性有助于提高模型的泛化能力。
- 更复杂的数据集提供更多样化的示例，增强组合性理解效果。
- 减少示例的重复频率以避免不可泛化的记忆。
- 简单示例在合成数据集上引发比复杂示例更强的组合性。
- 在真实语言数据集上，简单和复杂示例的平衡混合能够诱导出最强的泛化能力。
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