SuperBPE官网 – 提升语言模型效率的分词算法

SuperBPE 是一种创新的分词算法，扩展了传统的字节对编码（BPE），通过学习跨越空格的‘超词’分词，显著提高了语言模型的编码效率和性能。它通过两阶段预分词课程，首先学习子词，然后学习超词，从而在固定词汇量下减少最多 33% 的分词数量，并在 30 个下游任务中平均提升 4.0% 的表现，推理时间计算量减少 27%。

SuperBPE的特点:

1. 学习‘超词’分词，涵盖多词表达和跨语言概念
2. 两阶段预分词课程：先学习子词，再学习超词
3. 在固定词汇量下减少最多 33% 的分词数量
4. 在 30 个下游任务中平均提升 4.0% 的表现
5. 推理时间计算量减少 27%

SuperBPE的功能:

1. 通过 HuggingFace Transformers 使用 SuperBPE 分词器进行模型训练和推理
2. 通过 vLLM 平台进行高效推理，适合大规模部署
3. 适用于知识推理、阅读理解和常识推理等下游任务
4. 无需修改底层模型架构，作为传统 BPE 的无缝替代方案

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