在大模型词表扩充必备工具SentencePiece一文中,我们提到了在目前开源大模型中,LLaMA无疑是最闪亮的星。但是,与 ChatGLM-6B 和 Bloom 原生支持中文不同。 LLaMA 原生仅支持 Latin 或 Cyrillic 语系,对于中文支持不是特别理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K,而多语言模型(如:XLM-R、Bloom)的词表大小约为250K。以...
大语言模型(Large Language Model)是一种深度学习模型,主要用于理解和生成自然语言文本。医学词表(Medical Terminology)则是一组用于描述医学领域相关概念和术语的词汇集合。 将大语言模型与医学词表结合,可以用于构建医疗领域的自然语言处理系统,例如医学问答、疾病诊断、医学文献分析等。通过大语言模型,可以理解和生成医学...
大词表语言模型在续写任务上的一个问题及对策 - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/9762 对于LLM来说,通过增大Tokenizer的词表来提高压缩率,从而缩短序列长度、降低解码成本,是大家都喜闻乐见的事情。毕竟增大词表只需要增大Embedding层和输出的Dense层,这部分增加的计算量几乎不可感知,但缩短序列长度...
对于大规模的模型而言,这种词表的扩展至关重要,能有效提高其理解和生成语言的能力。 然而,研究也指出,模型设计者在处理算力分配时,必须认清词表参数的增长应相对较慢。换句话说,尽管更大的模型需要更大的词表,但词表参数的扩展速度应该低于非词表参数的增长速度,这为训练和资源配置提供了新的视角。 总结来看,这...
怎么裁剪LLM(大语言模型)的vocab(词表)? Part1前言 对于一些多语言的大语言模型而言,它的词表往往很大。在下游使用这些模型的时候,可能我们不需要其它的一些语言,例如只需要中文和英文,此时,我们可以对其vocab进行裁剪,既可以大大减少参数量,也能够保留模型的性能,接下来以Bloom模型为例看看是怎么进行操作的。
在大模型词表扩充必备工具SentencePiece一文中,我们提到了在目前开源大模型中,LLaMA无疑是最闪亮的星。但是,与 ChatGLM-6B 和 Bloom 原生支持中文不同。 LLaMA 原生仅支持 Latin 或 Cyrillic 语系,对于中文支持不是特别理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K,而多语言模型(如:XLM-R、Bloom)的词表大小约为250K。以...
为了进一步提高这些模型的性能和表现,词表扩充、预训练和指令精调成为了关键的技术手段。一、词表扩充词表扩充是通过引入更多的词汇和短语来扩展模型的表达能力。在LLaMA&Alpaca大语言模型中,词表扩充可以通过以下几种方式实现: 静态词表扩充:通过手动添加新的词汇和短语到词表中,可以扩展模型的词汇量。这种方法需要...
一、词表扩充 词表扩充是提高大语言模型性能的关键步骤之一。词表扩充的主要目的是增加模型对词汇的覆盖范围,使其能够更好地处理各种语言现象。常见的词表扩充方法包括: 添加新词汇:根据实际需求,向模型的词表中添加新的词汇。这些词汇可以是领域相关的专业术语,也可以是日常生活中常用的新词汇。添加新词汇后,需要重...
因为原生LLaMA对中文的支持很弱,一个中文汉子往往被切分成多个token,因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型,然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并,最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese-LLaMA-Alpaca开源项目详细说明了词表扩展[2]。
一方面,由于 LLM 是自回归的,它的解码会越来越慢,而“增大词表 → 提高压缩率 → 缩短序列长度”,换言之相同文本对应的 tokens 数变少了,也就是解码步数变少了,从而解码速度提升了;另一方面,语言模型的训练方式是 Teacher Forcing,缩短序列长度能够缓解 Teacher Forcing 带来的 Exposure Bias 问题,从而可能提升...