Lil-Bevo是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。基准模型表现超过随机猜测，但低于较大规模语言模型。训练较短的序列效果更好，预训练音乐对性能影响较小。掩码语言建模在一般情况下未提高模型性能，但在特定BLiMP任务上有帮助。在少量数据上训练性能良好的语言模型是困难但有潜力的任务。需要进一步研究以探索更显著的性能提升。

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。