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%...
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...
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...
对于像 LLaMA 模型的词表大小是 32K,其主要针对英语进行训练(具体详见 LLaMA 论文 [15]),对多语种支持不是特别理想(可以对比一下多语言经典模型 XLM-R 的词表大小为 250K)。 通过初步统计发现,LLaMA 词表中仅包含很少的中文字符,所以在切词时会把中文切地更碎,需要多个 byte token 才能拼成一个完整的汉字,...
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...
假设词汇表的大小为,词嵌入矩阵为,其中是词嵌入的维度。对于输入词语,其嵌入向量可以表示为。 4.1.3 自注意力机制 自注意力机制是Transformer模型的核心,通过计算输入序列中各个位置的相关性来捕捉长距离依赖关系。自注意力机制的数学表达如下: 其中,、、分别表示查询、键和值矩阵,是键的维度。
Tokenizers方面，LLaMA使用字节对编码（BPE）算法对数据进行分词，词表大小为32000，中文token数量有限，对中文分词的编码效率低。SentencePiece作为分词器，支持基于神经网络的文本生成系统，实现subword单元（如BPE）和unigram语言模型，可从原始句子训练字词模型，无需特定语言依赖的预处理和后处理，实现端到端...