深度学习的概率模型音乐数据越来越逼真，可用于创作工作流。研究了演奏环境中的概率建模，设计了名为Notochord的模型，可生成多音轨MIDI，响应延迟不超过10毫秒。提供训练代码、模型检查点和交互示例作为开源软件。

该研究提出了Lil-Bevo作为BabyLM Challenge的参赛作品，使用三种方法对掩码语言模型进行预训练，包括使用音乐数据进行初始预训练、逐步增加序列长度以及对特定令牌进行屏蔽。研究发现，训练较短的序列比训练较长的序列效果更好，预训练音乐可能提高性能但影响很小。针对性的掩码语言建模在一些特定的BLiMP任务上有帮助。

该研究提出了Lil-Bevo作为BabyLM Challenge的参赛作品，使用三种方法对掩码语言模型进行预训练，包括使用音乐数据进行初始预训练、逐步增加序列长度以及对特定令牌进行屏蔽。研究发现，训练较短的序列比训练较长的序列效果更好，预训练音乐对性能提升影响较小。针对性的掩码语言建模在一些特定的BLiMP任务上有帮助。

该文介绍了Lil-Bevo掩码语言模型的预训练方法，包括使用音乐数据进行初始预训练、逐步增加序列长度以及对特定令牌进行屏蔽。研究发现，训练较短的序列比训练较长的序列效果更好，预训练音乐对性能提升影响较小。针对性的掩码语言建模在一些特定的BLiMP任务上有帮助。