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TOOL · CL_243420 · Sep 8 · 17:31

研究发现：大型语言模型中期训练数据构成影响性能

研究人员探索了大型语言模型的中期训练阶段，发现跨不同领域的最佳性能是通过适度的（10%-40%）数据构成而非极端分配来实现的。这种最佳构成在随后的对齐阶段后仍然保持稳健且基本不变，表明中期训练的决策对模型的最终能力有显著影响。研究使用了Qwen3-8B-Base模型和KOR-Bench数据集来分析这些影响。