Li Du

トークン化の方法が自然言語処理モデルを向上させる重要性を探る。

バイトペアエンコーディング（BPE）の簡単な概要と、NLPでの役割。

新しい方法が、モデルが画像内の深さや空間的関係を認識するのを改善する。

この研究は、さまざまなデータソースが大規模言語モデルにどのように影響するかを調べてるよ。

AquilaMoEは、効率的にデータを使ってバイリンガル言語モデルのトレーニングを最適化するためにEfficientScaleを使ってるよ。

新しい方法は、ラベル付きデータなしで知識の不足を診断することで言語モデルを改善する。

この研究は、LLMが注意パターンを通じて学習をどう適応させるかを明らかにしている。