句法语言模型大规模实证研究更新

Pengcheng Wang 等发布了 EMNLP 2026 论文的更新版（arXiv:2610.16837 v2），对句法语言模型（SLM）开展大规模实证研究，结论是在最高 1B 参数规模下 SLM 的优势不再明显。 研究共测试 12 种受控配置，包括 1 个终末基线与 11 个涵盖不同线性化和掩码的 SLM 变体，规模最高达 1B 参数和 100B 训练 token，并在 11 个下游任务和两个句法基准上评估。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。