大模型日报（6月1~2日 学术篇）

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我们希望能够搭建一个AI学习社群，让大家能够学习到最前沿的知识，大家共建一个更好的社区生态。 如果想和我们空间站日报读者和创作团队有更多交流，欢迎扫码。 欢 迎 大 家 一 起 交 流 ！ 学习 0 1 【LLM拆了再装】 Tokenizer篇 文章深入探讨了 Tokenizer 在自然语言处理中的作用，强调其对于文本理解和模型性能的重要性。分词策略的选择应基于任务需求和语言特性，以确保模型准确理解输入文本。在大型语言模型如 GPT-3 中，分词过程需特别设计，以平衡计算效率和语义保留。文章还指出了多语言分词的挑战，以及在实际应用中保持分词一致性的重要性。总之，Tokenizer 不仅是文本预处理的关键步骤，也是提升 NLP 模型性能的关键因素之一。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/700283095?utm_psn=1779895090687229952 02 在SFT以外，我们还能拿SFT数据做什么？ 文章提出了 Alig ………………………………