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Die Weighted Perplexity Benchmark: Tokenizer-normalisierte Bewertung für den Vergleich von Sprachmodellen

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Die Weighted Perplexity Benchmark bietet eine tokenizer-normalisierte Bewertungsmethode, die es ermöglicht, Sprachmodelle unabhängig von ihren Tokenisierungsansätzen konsistent zu vergleichen.
Artikelbild für den Artikel: Die bittere Lektion für die Tokenisierung steht bevor

Die bittere Lektion für die Tokenisierung steht bevor

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Tokenisierung sollte durch eine allgemeine Methode ersetzt werden, die besser mit Rechenleistung und Daten umgeht. In diesem Artikel betrachten wir die Rolle der Tokenisierung und ihre Fragilität.
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StochasTok: Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in LLMs

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StochasTok ist ein innovativer Ansatz zur Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in großen Sprachmodellen (LLMs) und ermöglicht eine präzisere Verarbeitung von Sprache durch zufällige Token-Zerlegung.