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从潜在思维中推理学习
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内容提要
本研究通过显式建模文本生成过程中的潜在思维，解决了语言模型预训练中的数据瓶颈问题，显著提高了数据效率。验证结果表明，合成数据方法优于同量原始数据训练，模型在自我引导推理中的性能持续提升，显示出数据受限预训练的新扩展机会。
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关键要点
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本研究通过显式建模文本生成过程中的潜在思维，解决了语言模型预训练中的数据瓶颈问题。
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显著提高了数据效率。
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合成数据方法在数据效率上优于同量原始数据训练。
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模型在自我引导推理中的性能持续提升。
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显示出数据受限预训练的新扩展机会。
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