基于统计的词元化算法 原理:利用大量的文本语料库,统计单词的出现频率和上下文信息等,通过统计模型来确定单词的词元形式。例如,在一个大规模的语料库中,统计每个单词及其可能的词元形式的共现情况,根据统计概率来判断某个单词最可能的词元。 示例:在语料库中发现 “went” 这个词经常与 “go” 的其他形式出现在相似的上下
算法 by:六角冰凌六角棱 4981 算法 by:大脑改造计划 1829 AI_算法_直通BAT算法精讲 by:伊莎贝拉小燕麦 339 Raft算法 by:动力节点教育 797 算法之美 by:不识当年段将军 2.1万 算法之美 by:易水河_m8 1.5万 算法时代 by:13_7db1j 7820 预算法
:本文创新性地提出了 SuperBPE 超词词元化算法,通过两阶段预词元化课程,突破了传统 BPE 子词词元化的限制,实现了更高效的文本编码和更优越的语言模型性能,尤其在推理效率方面取得了显著提升,挑战了子词词元化的传统范式,为未来语言模型词元化技术的发展开辟了新的方向。