Cartesia发布字节级训练与分词对比研究
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Cartesia发布字节级训练与分词对比研究
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Cartesia 发布 From Tokens to Bytes 系列第二篇研究，用 compute-to-loss 与 loss-to-loss 两类 scaling law，对比 Byte Transformer、BPE（含与不含 pretokenization）、BLT-like 和 H-Net 等方法在字节级训练与分词上的取舍。 该研究称，其目的是更深入剖析这一领域的若干实证现象，分析覆盖多种方法。
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10月27日
- Cartesia 产品与研究Cartesia 发布 From Tokens to Bytes II：用两类 scaling law 解析字节级训练与分词的取舍
Cartesia 发布 From Tokens to Bytes 系列第二篇，通过 compute-to-loss 与 loss-to-loss 两类 scaling law 对比 Byte Transformer、BPE（含/不含 pretokenization）、BLT-like 和 H-Net 等方法。
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