大模型的词表大小，同样适用于Scaling Law

一项新研究表明，大型语言模型（LLMs）的词表大小对其性能有显著影响。研究通过三种方法预测最优词表大小，发现更大的模型需配备更大词表，且存在最优词表大小上限。实验表明，采用预测的最优词表大小可提升模型在多个下游任务上的表现。该研究填补了词表大小影响LLMs性能的空白，强调了在设计和训练LLMs时需综合考虑模型参数、训练数据和词表大小。
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