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Bliss
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新方法将超图编码为字符串以进行同构测试
研究人员开发了 IsalHG，一种使用紧凑指令字母表将有限、连通的超图编码为字符串的新方法。该方法采用具有稀疏超图、循环双向链表和遍历指针的虚拟机来表示超图结构。贪婪算法生成字符串表示，并提出了一种推测的规范字符串作为完整的同构不变量，可能实现原生的超图同构测试。
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新的BLISS方法通过高效的数据选择加速LLM预训练
研究人员开发了BLISS，一种用于更高效地预训练大型语言模型的数据选择新方法。与以前的方法不同，BLISS不需要外部预训练模型，并且通过使用代理模型和评分模型来考虑数据的长期影响。这种双层优化方法允许BLISS预测训练样本的影响得分，从而实现高质量数据的选择。使用Pythia和LLaMA模型进行的实验表明，与最先进的方法相比，BLISS在达到目标性能方面实现了1.7倍的加速。