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Dynamic Loss-Based Sample Reweighting to Improve Pretraining of Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新的实例级重加权算法，通过动态调整样本权重，聚焦于信息量大的样本，解决大型语言模型预训练中的样本重视不均问题。实验证明该方法能加速收敛并提升性能。
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关键要点
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本研究提出了一种新的实例级重加权算法。
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该算法通过动态调整样本权重，聚焦于信息量大的样本。
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解决了大型语言模型预训练中的样本重视不均问题。
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理论框架分析了损失重加权对收敛性的影响。
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实验证明该方法能加速收敛并显著提升性能。
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