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另外值得一提的是,Sarvam的工程师首先重新设计了tokenizer——这是大模型处理文字的最底层组件。现有的主流tokenizer对印度文字效率极低,处理梵文、泰米尔文、孟加拉文这类非拉丁字母体系时,需要消耗比英文多出数倍的token。Sarvam重新训练的tokenizer,对印度文字的处理效率提升了三到四倍。这一步没有任何可见度,不会出现在发布会的PPT上,但它决定了后续所有训练的成本和效率。

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网友评论

  • 热心网友

    难得的好文,逻辑清晰,论证有力。

  • 资深用户

    干货满满,已收藏转发。

  • 好学不倦

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    已分享给同事,非常有参考价值。

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    这篇文章分析得很透彻,期待更多这样的内容。