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斯堪的纳维亚语言的大型网络数据集SWEb
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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
本研究通过SWEb数据集解决了斯堪的纳维亚语言预训练数据不足的问题。使用新型文本提取器简化处理，并推出新的填空式基准评估方法，结果与FineWeb数据集上的模型表现相当。
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关键要点
- 本研究解决了斯堪的纳维亚语言预训练数据集不足的问题。
- 提出了一个超过一万亿标记的SWEb数据集。
- 引入新型模型基础的文本提取器，显著降低了处理复杂性。
- 推出了新的填空式基准评估语言模型的方法。
- 展示了与FineWeb数据集上训练的模型的竞争性结果。
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