Albert Gu说明H-Net学习汉字分块过程
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Albert Gu说明H-Net学习汉字分块过程
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AI 综述
H-Net作者Albert Gu称，模型从字节流端到端训练中文时，早期会错误切分汉字，之后会自行学会正确分块；原版H-Net中这一问题一度较为突出，BPE在生僻字上的处理也同样不佳。 新版H-Net在受控scaling law实验中取得最高3至5倍的效率提升。此前发布的动画和博客未充分展示CJK等多字节语言在训练过程中的这一动态。
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最新进展10月31日 04:16
Albert Gu 谈 H-Net 学中文：字节流训练初期会切错汉字，最终自己学会报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- AGI HuntAlbert Gu 谈 H-Net 学中文：字节流训练初期会切错汉字，最终自己学会
H-Net 作者 Albert Gu 补充说明，多字节语言端到端训练早期会错误细分汉字，模型最终自行学会正确分块。原版 H-Net 中该问题一度突出，BPE 在生僻字上同样处理不佳；新版在受控 scaling law 实验中取得最高 3-5 倍效率提升。
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