2025-07-23 16:30:21
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Meta 推出创新模型 AU-Nets，革新文本处理方式
在大语言模型（LLM）领域，文本数据的分解一直是关键的研究方向。传统的分词技术，如字节对编码(Byte Pair Encoding)，通常在文本处理前将其切割为固定的单元，并基于此构建一个静态的词汇表。这种方法虽然广泛使用，但也存在局限性。一旦分词完成，模型的处理方式就无法灵活调整，且在面对低资源语言或特殊字符结构的文本时，效果更是不尽如人意。
大语言模型
LLM文本数据处理
字节对编码局限性
低资源语言处理
特殊字符结构分词
分词技术优化
