资料内容：
一、Pretrain阶段，为什么需要拼接拼接？
为了提高pretrain效率、拓展LLM最大长度，随机将若干条短文本进行拼接是pretrain阶段常见手
段。
二、有哪些 拼接方式？
2.1 拼接方式一：Random Concatenate
随机将短文本 {examples_i} 拼接成 {examples_k} 以打满maxLen是pretrain的常见手段，该方法不
仅能够降低padding占比、提高训练效率，还能使LLM具备更好的长文本处理能力。
但笔者认为，绝大多数情况下构成 Example 的多个 examples 彼此互不相关，无法提供有效的上
下文信息，LLM自然也无法从拓宽的窗口中获得反馈。甚至，在语料较少、分布比较集中时，LLM
很有可能从多次、偶然的（因拼接导致的）噪音共现中拟合到错误的特征。当然，如果语料足够
多、分布足够广，LLM仍能通过足够的contrastive，逐渐聚焦于 examples 本身而非其他无关
examples 。此外，也有一些使用specialToken对 examples 进行软隔离的方案，但没有额外的正
则手段时，使用specialToken进行隔离或许只是鸡生蛋、蛋生鸡的死循环。
