Meta 论文:字节级模型随算力增长反超 token 模型,缩放定律预测领先最多 4%
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Meta 的论文显示,字节级模型早期落后于 token 模型,但随算力增长实现反超。研究用最高 1 trillion bytes 数据蒸馏的 1B 模型验证:提出 Marginalize-It 和 End-Of-Token 两种将 teacher 的 token logits 转为 byte logits 的方法。
信源媒体:X:Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)
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