斯坦福发布合成连续预训练方法！解决少样本学习特定事实问题 | 多模态模型的规模定律假设 | 复旦发布FuXi-2.0天气预报模型

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前言： 看论文就像是一次美食之旅，每一篇论文都是一道不同的菜肴。有些论文会让你大快朵颐，有些论文会让你欲罢不能，而有些论文则会让你咬牙切齿。但是别忘了，只有尝试了各种不同的菜肴，才能成为一个真正的“吃货”哦！ 1. 合成连续预训练   标题： Synthetic continued pretraining   机构： 斯坦福大学   关键词： 合成连续预训练、EntiGraph、领域特定文档、数据扩充   作者： Zitong Yang,  Neil Band,  Shuangping Li   分析： 本文讨论了通过在大规模、无结构的互联网文本上进行预训练，大型语言模型能够获取大量关于世界知识的情况。然而，这种知识获取的方式存在数据效率低下的问题，即为了学习一个特定的事实，模型必须被训练在数百到数千种不同表现形式中。在对领域特定的文档进行微调时，面对每个事实可能出现的少频甚至单次问题 ………………………………