摘要： 预训练数据 我们从各种包含知识的数据源创建语言模型预训练数据集，直到2023年底。我们对每个数据源应用多种重复数据消除方法和数据清理机制，以获得高质量的令牌。我们删除了包含大量个人身份信息（PII）的域名，以及包含已知成人内容的域名。 3.1.1网络数据管理 我们使用的大部分数据都是从网上获得的，我 阅读全文

摘要： How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining? 通常认为，LLM在预训练中学习知识。但是LLM对长尾知识的习得很差。有观点认为，Attention的qkv结构是对知识进行抽取（q*k计算attn_s 阅读全文

摘要： 预处理知识库文件 阅读全文

摘要： 核心思路：构造出system2系统，生产更好的数据；然后微调system1，达到更好的效果。 system2系统： 1. Rephrase and Respond 蒸馏 RaR 是一种 System 2 方法，它首先提示语言模型以进一步阐述的方式来复述原始问题，然后基于复述的问题生成响应，目的是提供 阅读全文

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摘要： 平衡二叉树的查找效率是非常高的，并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大，树的存储的元素数量是有限的，这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁，进而导致查询效率低下。 而 B 树的出现是为了解决这个问题，其可以一次性读入许多数据。一个节点不再只是存储 阅读全文

摘要： 前面说到二叉树在极端情况下会退化成链表，那如何解决这个问题呢？ 答案是：树的平衡。我们通过树的平衡，使得左右子树的深度保持在较小范围内，从而保证二叉树的查询效率。 这就是平衡二叉树的核心思想。 这种能平衡左右子树的二叉树，我们称之为平衡二叉树。 官方对于平衡树的定义是：任意节点的子树的高度差都小于等 阅读全文