प्रसार मॉडल उच्च-आयामी डेटा उत्पन्न करने में उत्कृष्ट हैं, लेकिन उनकी प्रशिक्षण दक्षता और प्रतिनिधित्व गुणवत्ता स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों से कमतर हैं। यह पत्र बताता है कि प्रशिक्षण के दौरान उच्च-गुणवत्ता वाले, अर्थपूर्ण रूप से समृद्ध प्रतिनिधित्वों की कमी एक महत्वपूर्ण अड़चन है। व्यवस्थित विश्लेषण एक महत्वपूर्ण प्रतिनिधित्व प्रसंस्करण क्षेत्र (प्रारंभिक परत) की पहचान करता है जहां मॉडल द्वारा पीढ़ी करने से पहले अर्थ और संरचनात्मक पैटर्न सीखना मुख्य रूप से होता है। इसे संबोधित करने के लिए, हम एम्बेडेड प्रतिनिधित्व वार्मअप (ERW) का प्रस्ताव करते हैं, एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क जो एक प्रसार मॉडल की प्रारंभिक परत को उच्च-गुणवत्ता वाले, पूर्व-प्रशिक्षित प्रतिनिधित्वों के साथ आरंभ करता है, जो वार्मअप के रूप में कार्य करता है। यह वार्मअप खरोंच से प्रतिनिधित्व सीखने के बोझ को कम करता है, जिससे अभिसरण में तेजी आती है और प्रदर्शन में सुधार होता है। ERW की प्रभावशीलता एक विशिष्ट तंत्रिका नेटवर्क परत (प्रतिनिधित्व प्रसंस्करण क्षेत्र) में इसके सटीक एकीकरण पर निर्भर करती है ईआरडब्ल्यू न केवल प्रशिक्षण अभिसरण को तेज करता है, बल्कि प्रतिनिधित्व की गुणवत्ता में भी सुधार करता है, प्रयोगात्मक रूप से मौजूदा अत्याधुनिक विधि, आरईपीए की तुलना में 40 गुना प्रशिक्षण गति प्राप्त करता है।
