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Meta 发表论文，字节级模型在算力提升后超越 token 模型
Meta 的研究显示，字节级模型在初始阶段落后于 token 模型，但随着计算资源的增加，它们会逐渐超越。该研究针对 1B 参数的蒸馏模型，在 1 万亿字节数据量上训练。字节模型在达到更高性能上限的同时，还能用更少的数据（六分之一）和更小的词汇表（256 个）进行训练，存储开销仅为 token 模型的五分之一。
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Meta 新论文说，字节级模型在算力够大时能超过 token 模型，还提到用 256 个词表能省存储，挺有意思的。
2 sources58° AI heatLast updated 2026/9/14 15:14:02
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