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问：career reset未来的发展方向如何？ 答：需注意，仅紧邻的前一个模型担任教师角色，而非全部先前模型的集成。这保证了内存占用恒定且训练快速。在链式蒸馏PR中，通过此方式训练8个模型，单个模型的损失停滞在3.20左右，但集成损失达到了3.126——这使我们的数据效率从7倍提升至8倍。。关于这个话题，官网提供了深入分析
问：普通人应该如何看待career reset的变化？ 答：After ~700 experiments: val_bpb = 0.974.
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