研究人员发现了一种改进语言模型性能的方法——Headless语言模型，即将输入嵌入与模型的其他嵌入捆绑在一起，并使用对比损失。通常情况下，语言模型的输入和输出嵌入层是分开的，但这种新方法通过捆绑它们，提高了模型的训练速度和准确性。这项工作为以对比学习取代交叉熵作为自监督预训练目标开辟了道路，为语言表示学习提供了一种高效可行的替代方案。...
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