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MeCo 还超越了数据挑选基线。研究者使用相同的优化超参数和相同的数据量（DCLM 上的 160B）来训练所有模型，其中 8B 模型是个个例，它使用 80B token 进行训练，由于资源限制和训练不稳定而导致学习率较低。为了确保通用性，研究者在冷却阶段，使用了没有任何元数据的标准预训练文档来训练模型，该阶段涵盖了预训练过程最后 10% 的步骤。值得注意的是，当将 240B 基线模型与 160B MeCo 模型比较时，由于数据量较大，基线模型表现出的困惑度要低得多，但这两个模型实现了类似的平均性能。

随着人工智能（AI）技术的不断发展，2025年将迎来一系列重要的技术趋势，推动各行业的变革和进步。