本研究探讨了语言模型的知识存储机制，发现时间敏感实体的知识在不同参数集中定向存储。通过关注知识的局部性，改进连续学习方法，提高新信息获取能力，减少灾难性遗忘，验证了在时间漂移语言中，针对性更新参数可提升预训练性能。
代码对大语言模型（LLM）的性能有重要影响，改进代码质量和保留代码数据可以产生积极影响。使用标记样式的编程语言、合成生成的代码和代码相邻数据可以提高预训练的性能。预训练模型初始化和代码数据比例也对模型性能有影响。
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