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IGOT：针对域自适应预训练的信息增益优化分词器
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了通过适应标记器和领域自适应数据选择方法（TextGram）来优化预训练语言模型的性能，特别是在文本分类和跨语言翻译任务中的应用。研究表明，分词设计对大型语言模型（LLMs）至关重要，并提出了相应的优化策略。此外，介绍了开源模型InternLM2在生物医学和计算机科学领域的优越性，表现优于BERT BASE模型。
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关键要点
- 通过适应标记器，预训练语言模型在新领域的性能与专门领域的预训练方法相当，且模型更小，训练和推断时间更短。
- 提出的领域自适应数据选择方法TextGram能够有效选择关键数据，在文本分类任务中表现优于其他选择方法。
- 分词设计对现代大型语言模型（LLMs）至关重要，优化分词器可以显著提高生成速度和有效上下文大小。
- 编译了最大的跨语言翻译数据语料库，覆盖1.8k种语言，证明了跨语言转移对资源稀缺语言的有效性。
- 开源模型InternLM2在多个维度和基准测试中优于之前的模型，特别是在长文本建模和开放主观评估方面表现突出。
- 开发特定领域小型、快速和有效的预训练模型的方法在生物医学和计算机科学领域优于BERT BASE模型，且模型更小更快。
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延伸问答
什么是TextGram，它的作用是什么？
TextGram是一种领域自适应数据选择方法，能够有效选择关键数据，在文本分类任务中表现优于其他选择方法。
分词设计对大型语言模型的重要性是什么？
分词设计对现代大型语言模型至关重要，优化分词器可以显著提高生成速度和有效上下文大小。
InternLM2模型相比于BERT BASE模型有哪些优势？
InternLM2在多个维度和基准测试中优于BERT BASE，特别是在长文本建模和开放主观评估方面表现突出，且模型更小更快。
如何通过适应标记器优化预训练语言模型？
通过适应标记器，可以将预训练语言模型转移到新领域，提供与专门领域预训练方法相当的性能，同时生成的模型更小，训练和推断时间更短。
跨语言翻译数据语料库的规模和覆盖范围如何？
编译的跨语言翻译数据语料库覆盖1.8k种语言，收集了超过450k个样例，是现有最大的语料库。
在生物医学和计算机科学领域，如何开发特定领域的小型预训练模型？
通过对通用预训练模型进行调整，并在目标领域进行任务无关的知识蒸馏，开发特定领域的小型、快速和有效的预训练模型。
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