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通过最优控制进行语言模型的数据选择
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于庞特里亚金最大化原理的数据选择框架，旨在从大量语料中选择高质量的预训练数据。通过将问题形式化为广义最优控制问题，该框架加速了语言模型的学习，并提升了多项下游任务的表现。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于庞特里亚金最大化原理的数据选择框架。
- 该框架旨在从大量语料中选择高质量的预训练数据。
- 将数据选择问题形式化为广义的最优控制问题。
- 框架加速了语言模型的学习过程。
- 提升了多项下游任务的表现。
- 实验结果显示，选择的数据显著加快了语言模型的学习过程。
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