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Scaling Pre-training of Large Language Models with Vocabulary Curriculum
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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
本研究提出了一种词汇课程学习方法，旨在解决现代语言模型对静态词汇的依赖。通过结合熵引导的词汇扩展与模型优化，动态标记化显著提升了预训练效率和可扩展性，具有广泛的潜在影响。
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关键要点
- 现代语言模型依赖于静态词汇，这与人类语言学习中的适应性词汇获取形成对比。
- 本研究提出了一种词汇课程学习的方法，以提高预训练效率。
- 该方法结合了熵引导的词汇扩展与模型优化，允许模型在多样的标记化粒度中学习可转移的表示。
- 实验结果表明，动态标记化显著提升了模型的可扩展性，具有广泛的潜在影响。
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