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通过模块化训练和合并实现语言模型的可扩展数据消融近似
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内容提要
本研究提出了一种高效方法，通过对训练语料的子集进行训练和评估，实现数据消融的近似。发现单个模型在候选数据集上的困惑度与不同数据分割上训练的模型参数平均困惑度密切相关。此方法提升了训练效率，并为模型性能改进提供新途径。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效的方法，通过对训练语料的子集进行模型训练和评估，实现数据消融的近似。
- 研究发现，单个模型在候选数据集上的困惑度与不同数据分割上训练的模型参数平均困惑度密切相关。
- 此方法显著提升了训练效率，并为模型性能的改进提供了新途径。
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