BriefGPT - AI 论文速递
·
多语种语言模型中的分词与形态学：mT5与ByT5的比较分析
💡
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
研究分析了分词对多语种语言模型形态知识的影响，比较了mT5和ByT5在不同语言上的形态学理解。结果表明，中晚层编码的形态信息显著影响模型表现，尤其在处理不规则语言时，增加预训练数据能提升效果。
🎯
关键要点
- 本研究探讨了分词对多语种语言模型中形态知识的影响。
- 比较了mT5和ByT5两种模型在不同语言上的形态学理解差异。
- 中晚层编码的形态信息对模型表现有显著影响。
- 在处理不规则语言时，增加预训练数据能提升模型效果。
➡️
