持续预训练关键混合比例预测：CMR缩放定律！揭秘in-context学习：理解其工作机制的坐标系统...

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前言： 如果你想成为一只科学界的“独角兽”，那么看论文是必不可少的。只有掌握了最新的技术和理论，才能在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，成为那只最闪亮的“独角兽”！ 1. 持续预训练语言模型中的关键混合比例预测：CMR缩放定律   标题： CMR Scaling Law: Predicting Critical Mixture Ratios for Continual Pre-training of Language Models   机构： 中山大学、南京大学、商汤研究院   关键词： 持续预训练、临界混合比率、模型性能优化、语料库混合比例   作者： Jiawei Gu,  Zacc Yang,  Chuanghao Ding   分析： 这篇论文主要探讨了大型语言模型在持续预训练过程中的关键混合比例问题。它指出了在混合一般语料库和特定领域语料库时，如何选择最佳的数据混合比例，以提高模型的训练效率和性能。文章提出了一个临界混合比率（CMR）的概念，并通过实验验证了其有 ………………………………