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T-FREE: 基于稀疏表示的无分词生成型 LLMs 用于内存高效嵌入
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了多语言预训练模型的效率，强调基于子词的模型在内存使用、推理速度和数据健壮性方面的优势。提出了一种无需词汇表的神经分词器，显著提升了多语言任务的性能。此外，研究介绍了通过张量列分解压缩模型嵌入层的方法，以及基于字节级文本的Transformer架构，展现出更高的稳健性和精度。
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关键要点
- 基于子词的模型在内存使用、推理速度和数据健壮性方面更可靠。
- 提出了一种无需词汇表的神经分词器，能显著提升多语言任务的性能。
- 使用张量列分解压缩模型嵌入层的方法可实现高达38.40倍的压缩比。
- 基于字节级文本的Transformer架构比传统模型更稳健且精度更高。
- 超小型语言模型（STLMs）通过字节级分词和高效训练策略实现了参数数量减少90%至95%。
- 新的Hash技术预训练模型HashFormers支持无限词汇量，具有更高的内存效率。
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延伸问答
什么是基于子词的模型，它的优势是什么？
基于子词的模型在内存使用、推理速度和数据健壮性方面更可靠，适用于多语言任务。
无词汇表的神经分词器如何提升多语言任务的性能？
该神经分词器通过处理多语言语料库中的独特单词，增加语言间的单词多样性，显著提升了多语言任务的性能。
张量列分解在模型压缩中有什么作用？
张量列分解可以将令牌嵌入视为可有效计算的矩阵乘积状态，实现高达38.40倍的压缩比。
基于字节级文本的Transformer架构有什么优势？
该架构比传统模型更稳健且精度更高，能够处理任何语言的文本。
超小型语言模型(STLMs)的创新技术有哪些？
STLMs通过字节级分词和高效训练策略，实现了参数数量减少90%至95%的高性能表现。
HashFormers模型的主要特点是什么？
HashFormers支持无限词汇量，具有更高的内存效率，并在多个文本分类任务中表现出可比较的预测性能。
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