一个语言模型被微调以翻译高棉语，这是一种单词之间没有空格的语言，使用了8000个句子和单个GPU的数据集。该过程涉及调整WordPiece和字节对编码等分词方法，这些方法通常用于像标准中文、英文和日文这样的有空格的语言。这项实验探讨了GPT-3和Bert等模型处理此类语言挑战的能力。 AI
影响 展示了大型语言模型对无空格语言的适应性，可能改善资源匮乏语言的翻译。
排序理由 该条目描述了针对特定语言挑战（翻译无空格语言）微调语言模型的研究，包括分词技术的技术细节。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- Bert
- byte-pair encoding
- English
- GPT-3
- Japanese
- Khmer
- language model
- Standard Chinese
- Transformer++
- WordPiece
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