研究发现增加数据集复杂性有助于提高模型泛化能力，更复杂的数据集提供更多样化示例以增强组合性理解效果，并减少示例的重复频率以避免不可泛化的记忆。在真实语言数据集上，简单和复杂示例的平衡混合能够诱导出最强的泛化能力。
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