Synthetic continued pretraining
一篇挺神奇的工作，将高效continue pretrain的：作者认为传统的CT需要巨大的domain corpus来让模型习得新的能力，这个方式比较低效(data-inefficient)。如果语料本身是弱监督信号，能不能直接抽取语料里面的各种实体关系，变成类知识图谱，再把知识图谱重新合成成流畅的、小规模的CT文本呢？作者发现这样是可以的
有种怪怪的感觉，像是把"知识"这个概念规约成了实体关系，再把实体关系规则蒸馏进了模型里：等价于LLM外挂知识库？
