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Nemotron-CC: 将公共爬虫数据集转变为精炼的长范围预训练数据集
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将公共爬虫数据集转化为高质量的长范围预训练数据集，通过分类器集成和合成数据重述显著提升模型准确性，支持更有效的长时间训练。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，将公共爬虫数据集转化为高质量的长范围预训练数据集。
- 通过分类器集成和合成数据重述，显著提升了模型的准确性。
- 该方法减少了对启发式过滤器的依赖，解决了数据量减少导致有效性下降的问题。
- 使用高质量子集可以有效支持长时间范围的模型训练，并包含更多独特真实标记。
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