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A Mathematical Data Selection Framework Using Skill Graphs for Pretraining Large Language Models
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内容提要
本研究提出MASS框架，旨在解决大型语言模型预训练中的数据选择问题。该框架通过数学推理技能图有效捕捉数学技能及其关系，实验结果显示显著提升了模型的训练效率和效果。
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关键要点
- 本研究提出MASS框架，旨在解决大型语言模型预训练中的数据选择问题。
- MASS框架基于数学推理领域的技能图，有效捕捉数学技能及其关系。
- 实验结果表明，利用MASS选择的数据子集显著提高了模型训练的效率和效果。
- MASS框架在减少训练标记的同时，提升了模型性能。
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