Jul, 2024
MAGNET:使用自适应基于梯度的分词提高语言模型的跨语言公平性
MAGNET: Improving the Multilingual Fairness of Language Models with
Adaptive Gradient-Based Tokenization
TL;DRMAGNET通过自适应梯度基础的分词来减少多语言环境下非拉丁字母脚本的过度分段,它利用模型内部的子模块(Tokenizer)学习预测字节标记之间的段边界。通过实验证明,MAGNET不仅能减少分词差异,还能提高语言建模的速度和下游效用。