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Transforming (Large) Language Models with Dynamic Tokenization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了固定子词分词器在非英语语言中的效率问题，提出了一种基于输入文本动态确定分词边界的方法，并引入了受BPE启发的子词合并算法，以提升推理速度和多语言公平性。
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关键要点
- 本文研究了固定子词分词器在非英语语言中的效率和能力下降的问题。
- 提出了一种动态分词的方法，能够基于输入文本动态决定分词边界。
- 引入了受字节对编码（BPE）启发的子词合并算法。
- 该方法显著提高了推理速度和多语言环境中的公平性。
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