Meta提出字节级模型蒸馏新方法
论文AI 评分 75/100量子位待复核
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Meta FAIR与华盛顿大学提出将模型蒸馏的学习单位从Token转为字节。通过Marginalize-It和End-Of-Token两种方案，将教师模型的Token概率分布转换至字节级别。实验显示，字节级蒸馏在训练计算量增加后，下游任务准确率上限比Token级高出4个百分点，且具备更好的Scaling潜力。
为什么值得看
字节模型蒸馏突破了Token天花板，为构建更小更强的模型提供了新路径。
Meta字节蒸馏
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关键事实
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