BriefGPT - AI 论文速递
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通过启发式适应和超标记学习实现语言模型中的分词器灵活性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Tokenadapt分词器移植方法和多词超标记的预分词学习，以提高预训练语言模型在多语言应用中的效率。实验结果表明，Tokenadapt在保持语义的同时显著降低了重新训练的需求，表现优异。
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关键要点
- 本研究解决了预训练语言模型在固定分词方案下的低效与性能限制。
- 提出了Tokenadapt分词器移植方法和多词超标记的预分词学习。
- 这些创新旨在增强压缩效果并减少碎片化。
- 实验结果表明，Tokenadapt在保持语义的同时显著降低了重新训练的需求。
- Tokenadapt在多个基准测试中表现优异，具有广泛潜在影响。
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