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通过LFR教学法加速大型语言模型预训练：学习、聚焦与回顾
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了以持续预训练的方式构建新语言的大型语言模型，并通过40个模型规模的并行实验表明CPT能够快速收敛并节省计算资源。研究还发现CPT的计算最优数据-参数分配存在差异，通过数据重播可以减轻灾难性遗忘。希望这些发现能为规模化LLMs的可迁移性提供见解。
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关键要点
- 研究了以持续预训练（CPT）方式构建新语言的大型语言模型（LLMs）。
- 通过40个模型规模的并行实验表明CPT能够快速收敛并节省计算资源。
- CPT遵循Hoffmann等人（2022）提出的扩展缩放定律，具有联合数据-参数缩放项。
- CPT的计算最优数据-参数分配存在显著差异，受估计的扩展因子影响。
- 数据重播方法可以有效减轻规模化迁移中的灾难性遗忘。
- 希望这些发现能为规模化LLMs的可迁移性提供深入见解。
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