Superword分词算法实现超过600倍加速

研究人员开发了BoundlessBPE和SuperBPE算法的显著加速实现，这些算法将字节对编码（BPE）扩展为创建“superwords”（超级词），将多个预分词组合在一起。之前的版本速度慢得不切实际，在小数据集上训练需要数天。新方法按频率聚合超级合并候选，避免了将整个文档加载到内存的需求，实现了超过600倍的加速，将训练时间缩短到几分钟。Python和Rust的实现现已开源。 AI

影响 更快的tokenization方法可能导致大型语言模型更高效的训练和推理。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍算法改进的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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