Group Transformer：打造高效字符级语言模型

Group Transformer：打造高效字符级语言模型

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CSDN

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来源

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_62554628/article/details/141537636

2.

https://blog.csdn.net/gitblog_00026/article/details/137813454

3.

https://wenku.csdn.net/answer/7un6gt0b9p

4.

https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18275232

5.

https://openreview.net/forum?id=uOxoje4Sa9

6.

https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18276455

7.

https://dict.cn/Group%20Architecture

8.

https://openreview.net/forum?id=mwIZW97PVQ

9.

https://openreview.net/forum?id=YK9G4Htdew

字符级语言模型是一种自然语言处理技术，它以单个字符为基本单位来预测文本序列。与传统的词级模型相比，这种模型能够更好地捕捉单词内部的结构信息，并在处理未登录词（即训练数据中未出现过的词）时表现出更强的灵活性。

Group Transformer是一种用于字符级语言建模的轻量级转换器。它通过分组线性操作分离标准线性层并在线性转换之间进行稀疏连接，有效减少了参数和计算量。这种方法不仅提高了性能，还保持了模型的轻量化特性，使其在处理自然语言数据时更加高效。这种创新的技术为NLP任务提供了新的解决方案，特别是在移动设备上实现高性能的语言模型应用。