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原文：Understanding Emergent Abilities of Language Models from the Loss Perspective 摘要 本文从预训练损失的角度重新审视语言模型的涌现能力，挑战了以往以模型大小或训练计算量为标准的观念。通过实验，作者发现预训练损失是预测下游任务性能的关键指标，不同规模的模型在相同预训练损失下展现相似性能。这一新视角为理解语言

1.预训练词向量        预训练词向量（Pre-trained Word Embeddings）是指通过无监督学习方法预先训练好的词与向量之间的映射关系。这些向量通常具有高维稠密特征，能够捕捉词语间的语义和语法相似性。最著名的预训练词向量包括Google的Word2Vec（包括CBOW和Skip-Gram两种模型）、GloVe（Global Vectors for Word Repre

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写在前面 本文涉及面较广，篇幅较长，阅读完需要耗费一定的时间与精力，如果你带有较为明确的阅读目的，可以参考以下建议完成阅读： 如果你对预编译的理论知识已经了解，可以直接从【`原来它是这样的】的章节开始进行阅读，这会让你对预编译有一个更直观的了解。如果你对 Search Path 的工作机制感兴趣，可以直接从【关于第一个问题】的章节阅读，这会让你更深刻，更全面的了解到它们的运作机制，如果您对 X