تعلم تمثيلات النصوص عالية الجودة هو أمر أساسي لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). بينما اعتمد التدريب المسبق للمشفرات تقليديًا على نموذج التعلم اللغوي المقنّع (MLM)، تشير الأدلة الحديثة إلى أن نماذج المفكك التي تم تدريبها مسبقًا باستخدام نموذج التعلم اللغوي السببي (CLM) يمكن إعادة استخدامها كمشفرات بشكل فعال، وغالبًا ما تتفوق على المشفرات التقليدية في مقاييس تمثيل النص. ومع ذلك، لا يزال غير واضح ما إذا كانت هذه المكاسب تعكس ميزة جوهرية لهدف CLM أو تنبع من عوامل مشتتة مثل حجم النموذج والبيانات. في هذا البحث، نعالج هذا السؤال من خلال سلسلة من عمليات الإلغاء للتدريب المسبق بحجم كبير ومراقبة دقيقة، حيث قمنا بتدريب إجمالي 30 نموذجًا تتراوح معلماتها من 210 مليون إلى مليار معلمة، وأجرينا أكثر من 15,000 عملية ضبط دقيق وتقييم. وجدنا أنه بينما يؤدي التدريب باستخدام MLM عمومًا إلى أداء أفضل عبر مهام تمثيل النص، فإن النماذج التي تم تدريبها باستخدام CLM تكون أكثر كفاءة في البيانات وتظهر استقرارًا أفضل أثناء الضبط الدقيق. بناءً على هذه النتائج، أظهرنا تجريبيًا أن استراتيجية التدريب ثنائية المرحلة التي تطبق CLM ثم MLM بالترتيب، تحقق أداءً مثاليًا ضمن ميزانية حسابية ثابتة للتدريب. بالإضافة إلى ذلك، أثبتنا أن هذه الاستراتيجية تصبح أكثر جاذبية عند بدء التشغيل من نماذج CLM المسبقة الجاهزة (من النظام البيئي الحالي للنماذج اللغوية الكبيرة LLM)، مما يقلل من العبء الحسابي اللازم لتدريب نماذج المشفرات الرائدة في فئتها. سنقوم بإصدار جميع أجزاء المشروع في https://hf.co/MLMvsCLM لتشجيع المزيد من الأبحاث.