为什么tokenizer优化如此困难？预训练昂贵且反馈周期长
paul_cal · x · 2026-07-29
作者分析了文本token表示尚未被超优化的两个主要原因：1）预训练极其缓慢且昂贵，OpenAI自GPT-3以来仅进行了少数几次预训练并发布下游模型；且tokenizer的缺陷只有在规模下才显现，反馈周期极长。2）tokenizer设计不易端到端梯度下降优化，它是符号程序，无法与语言建模任务联合学习。tokenizer是transformer的稳定基础，改变它会影响输入输出空间，且复杂化会引入额外成本。
所属事件:预训练成本高昂致使tokenizer难以彻底优化(2 条相关)→
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