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English(EN) LangMAP: A Language-Adaptive Approach to Tokenization

LangMAP词元化提升多语言模型性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的语言自适应词元化方法LangMAP，该方法可从单一共享词汇表中生成特定语言的词元化。此方法基于UnigramLM算法，可在从头开始训练多语言语言模型时应用，或在不改变现有词汇表的情况下调整预训练模型。LangMAP在编程语言的形态边界对齐和抽象语法树叶子边界方面有所改进，但在知识相关任务上的益处则不太一致。 AI

影响 通过提高词元化质量，可能提高多语言语言模型的效率和性能。

排序理由 详细介绍一种新的语言词元化方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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LangMAP词元化提升多语言模型性能

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Tiago Pimentel ·

    LangMAP: A Language-Adaptive Approach to Tokenization

    Language-specific tokenizers improve tokenization quality and the downstream performance of models on those languages. However, using such a tokenizer comes at a cost: either a new model must be trained from scratch, or the vocabulary of an existing pretrained model must be adapt…

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