理解数据流,采用90-10%教学法,先学习90%,再通过10%的作业巩固。初学者应构建待办事项,逐步增加复杂性,完成基本功能后再添加搜索和过滤功能,最后增值项目,添加新特性。
文章反思了高中语文教学中,老师因班级成绩不佳而采用愧疚式教学法,试图激励学生,但学生普遍轻视语文,作业敷衍,学习效果不佳,老师的努力未能真正引起学生的重视。
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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