增强表示能力:更大的词汇表能更好地覆盖训练语料中的词汇,减少未知词(OOV, out-of-vocabulary)的出现,使模型能更精确地捕捉和学习数据中的语言特征和复杂度。 实验验证:论文中通过实验验证了优化词汇表大小的效果。例如,在相同的FLOPs预算下,将常用的32K词汇表大小增加到43K,可以将ARC-Challenge任务的性能从29.1%...
原版LLaMA模型的词表大小是32K,而多语言模型的词表大小约为250K。以中文为例,LLaMA词表中的中文token比较少(只有几百个)。这将导致了两个问题: LLaMA 原生tokenizer词表中仅包含少量中文字符,在对中文字进行tokenzation时,一个中文汉字往往被切分成多个token(2-3个Token才能组合成一个汉字),显著降低编解码的效率...
大型语言模型(LLMs)中词汇量大小对于模型扩展规律的有哪些影响呢,之前的研究往往集中于模型参数数量和训练数据量,而忽略了词汇表大小的角色。论文中研究人员探索了三种评估最优词汇量的方法:基于计算力的IsoFLOPs分析、导数估算及损失函数参数拟合,这三种方法均表明,最优词汇量取决于计算资源,而且大模型应匹配大词汇量...
例如,针对Llama2-70B模型,研究预测其最优词表大小需达到至少216K,而现有配置仅为32K。对比试验显示,使用优化后的词表随着预算的增加,其模型性能在多项下游任务中均表现出优越性。 为什么词表大小对模型性能如此重要?本研究提出,较小的词表使语言模型难以利用丰富的语言特征,而随着词表大小增加,模型能够表达的语言多...
词表大小从32000增加到128256,这也是导致参数量从7B增至8B的主要原因。更大的词表使得模型涵盖的语言更多、更加通用 Attention层--MultiHeadAttention算子 Llama3 8B和70B都使用了分组查询注意力机制(GQA),4个Query共享一对Key、Value。减少了计算量,同时保持了模型的性能。
在探索大模型在中文场景中的应用时，我们发现LLaMA模型虽然在多语言模型中性能卓越，但原生支持中文的能力相对有限。其词表大小仅为32K，远低于多语言模型如XLM-R、Bloom所使用的250K词表大小，这直接导致了中文token数量过少，影响了模型在中文任务上的表现。因此，对LLaMA进行词表扩充成为了解决这一问题...
接着,如前文图 4 所示,我们替换了原始的输出层(model.out_head),该层最初将输入映射到 50,257 维(即词汇表的大小): torch.manual_seed(123) num_classes = 2 model.out_head = torch.nn.Linear( in_features=BASE_CONFIG["emb_dim"], out_features=num_classes ...
根据上面的代码输出,我们可以确认这两个新的特殊标记确实成功地融入到了词汇表中。 接下来,我们根据代码清单 2.3 调整标记器,如清单 2.4 所示: 清单2.4 处理未知词的简单文本标记器 class SimpleTokenizerV2:def __init__(self, vocab):self.str_to_int = vocabself.int_to_str = { i:s for s,i in vo...
为了在端侧降低内存占用,这里同样使用int8/int4量化,量化后大小为256M。 ▐词表瘦身 词表大小为150528, 分析发现前20000个词语为 ,在Chat中并没有使用,因此将可以将结构拆分后的Embedding层和最后的线性层进行删减。简单的方法是将2层的权重导出onnx模型,使用numpy.fromfile将onnx模型的权重加载,删除前[20000...