字节级Transformer可行但上下文消耗较高
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字节级Transformer可行但上下文消耗较高
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AI 综述
一位开发者在讨论中分享了训练小型 byte-level token Transformer 的经验，称纯字节序列建模可行，但会显著消耗上下文长度。他据此认为，BPE成为主流有其实际原因；ENGRAM等工作则尝试采用更大的token粒度。不过，这位开发者仍偏爱直接使用原始字节的方案。
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最新进展10月24日 00:09
字节级 Transformer 可行但消耗上下文，BPE 主流地位有其道理报道时间线
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10月24日
- AGI Hunt字节级 Transformer 可行但消耗上下文，BPE 主流地位有其道理
一位开发者在讨论中分享了训练小型 byte-level token Transformer 的经验，认为纯字节序列虽可行，却会严重消耗上下文长度。BPE 成为主流正是因此，ENGRAM 等工作则指向更大的 token 粒度，但该开发者仍偏爱“只用原始字节”的思路。
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