Cartesia 发布系列博客第一篇,报告其层级网络(H-Net)在字节级语言建模上的扩缩律结果:与严格匹配的 BPE Transformer 相比,1-stage H-Net 在验证损失上节省 1.28x 计算,下游评测约 2x,代码任务中位数 2.04x、分布外编程语言中位数达 3.10x(如 Prolog 5.37x)。
查看原文:https://www.cartesia.ai/blog/from-tokens-to-bytes-part-1
来源:Cartesia 产品与研究
Cartesia 发布系列博客第一篇,报告其层级网络(H-Net)在字节级语言建模上的扩缩律结果:与严格匹配的 BPE Transformer 相比,1-stage H-Net 在验证损失上节省 1.28x 计算,下游评测约 2x,代码任务中位数 2.04x、分布外编程语言中位数达 3.10x(如 Prolog 5.37x)。
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