本研究提出了一种对抗性分词方法，旨在解决现有大语言模型仅考虑单一分词的问题。该方法有效绕过安全限制，并与先进的对抗性方法竞争，揭示了子词模型的新漏洞。

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。研究表明，大型语言模型（LLM）和字符噪声注入方法能有效翻译低资源语言，并提出多种技术以改善其性能。此外，跨语言迁移学习的重要性也得到了揭示，跨语言词汇适应显著提升了模型的推理速度。

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。