通过缓解稳定性差距实现高效持续预训练 | 大模型的混合对齐训练 | 探索构建特定语言的大模型的设计选择！

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前言： 论文可以让你更快地了解最新研究进展，掌握最新的技术和理论。这对于自身的科研能力和竞争力非常重要，尤其是在快速发展的学科领域，下面小编带你来看大模型最近的研究成果。 1. 通过缓解稳定性差距实现高效持续预训练   标题： Efficient Continual Pre-training by Mitigating the Stability Gap   机构： 北京大学、香港科技大学、麻省理工学院   关键词： 持续预训练、大型语言模型、稳定性差距、性能提升   作者： Yiduo Guo,  Jie Fu,  Huishuai Zhang   分析： 这篇论文关注于持续预训练大型语言模型（LLM）在新领域的问题。在预训练LLM以适应新领域时，训练分布会发生改变，导致模型性能暂时下降，然后进入一个恢复阶段，这种现象被称为“稳定性差距”。为了解决这个问题并提高LLM在固定计算预算内的性能，论文提出了三种有效的策略：1) 对适 ………………………………