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Optimizing Low-Resource Language Model Training: A Comprehensive Analysis of Multi-Epoch, Multi-Lingual, and Two-Stage Approaches
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内容提要
本研究探讨了在低资源语言环境下优化大型语言模型训练的方法。通过多轮次、多语言和两阶段训练，提出了降低超参数搜索成本的策略。研究发现，随着语料量减少，最佳训练方法由单语单阶段转向多语两阶段，且最佳模型规模在不同语料量下保持稳定。
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关键要点
- 本研究探讨了在低资源语言环境下优化大型语言模型训练的方法。
- 通过多轮次、多语言和两阶段训练，提出了降低超参数搜索成本的策略。
- 随着语料量减少，最佳训练方法由单语单阶段转向多语两阶段。
- 最佳模型规模在不同语料量下保持稳定。
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