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Improving Embedding Representations through Coupled Adam
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内容提要
本文提出了一种改进的耦合Adam优化器，以解决大型语言模型在学习词表示时的各向异性问题。实验结果表明，耦合Adam显著提高了嵌入质量，并优化了大规模数据集的任务性能。
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关键要点
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本文提出了一种改进的耦合Adam优化器。
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该优化器旨在解决大型语言模型在学习词表示时的各向异性问题。
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实验结果显示，耦合Adam显著提高了嵌入质量。
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耦合Adam在大规模数据集上优化了上下游任务的性能。
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各向异性问题是大型语言模型学习词表示时的一个不良特征。
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