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How Poor-Quality Data Affects High-Performing Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大语言模型预训练中的数据质量问题，发现增加有毒数据可以降低后期输出的毒性。实验表明，尽管有毒数据会增加生成的毒性，但去除毒性变得更容易，从而实现毒性降低与模型能力之间的平衡。
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关键要点
- 本研究探讨了大语言模型预训练中的数据质量问题。
- 增加有毒数据可能有助于降低后期输出的毒性。
- 实验结果表明，有毒数据会增加生成的毒性。
- 去除毒性变得更容易，从而实现毒性降低与模型能力之间的平衡。
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