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重新思考 DNA 序列的 BERT 类预训练方法
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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
该文介绍了一种基于 token dropping 方法的预训练加速技术，可以将 BERT 的预训练成本减少 25%。该方法通过丢弃不重要的 token，使模型更专注于重要的 token，然后让最后一层重新生成完整的序列，计算代价几乎为零。
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关键要点
- 提出了一种基于 token dropping 方法的预训练加速技术。
- 该技术可以将 BERT 的预训练成本减少 25%。
- 方法通过丢弃不重要的 token，使模型专注于重要的 token。
- 最后一层重新生成完整的序列，计算代价几乎为零。
- 该方法不影响下游任务性能。
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