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近日,Meta FAIR与华盛顿大学联合发表最新论文,提出“字节级蒸馏”技术,成功突破大模型Token天花板。研究团队创新性地将模型蒸馏的学习单位从词元转换为字节,让学生模型直接学习字节级概率分布,并提出End-Of-Token等转换方案。以Llama 3-8B为教师模型的实验表明,End-Of-Token方案表现最佳,其下游平均准确率预测上限达52.4%,比传统Token蒸馏高出4个百分点。此外,该技术显著降低了存储压力,处理文本量和存储量分别降至传统方案的六分之一和五分之一。该研究为小模型高效训练提供了全新路径。

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