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研究论文 / THE SIGNAL

合并式词表扩展受限于预分词器:面向尼泊尔语的英文保持修复

Merge-Based Vocabulary Extension Stalls at the Pre-Tokenizer: An English-Preserving Repair for Nepali, Tested in Continued Pretraining

重要性 4.5 AI 辅助整理

预分词正则切碎天城文,合并扩展无法弥补,需改正则。

资讯摘要

论文指出 Llama-3、Qwen3 等开源模型使用的预分词正则只接受 Unicode 字母,而天城文元音符号属组合标记,导致尼泊尔语词被逐符号切分,token 消耗为同文本英文的 2.6 至 5.8 倍。作者提出对已部署正则的小改动,可保持不含组合标记文本的全部 token id,并称配合 32000 个新合并可将尼泊尔语降至英文的 1.01 倍。在 Llama-3.2-1B 与 Qwen3-0.6B 的小预算继续预训练中,原分词器在各项设置下取得最低留出尼泊尔语 bits per byte;生成阶段的延迟与质量权衡尚未测试。分词器与代码已发布。

要点速读

  1. Llama-3、Qwen3 的预分词正则只接受 Unicode 字母,天城文元音符号被切开,尼泊尔语 token 数为英文的 2.6 至 5.8 倍。
  2. 合并式词表扩展无法拼回被切开的片段:Llama-3 与 Qwen3 上新增合并无法把该倍率降到约 2.2 以下,已有十个扩展版本距此下限在 4% 以内。
  3. 作者对正则做小改动并加 32000 个新合并,称尼泊尔语降至英文的 1.01 倍,比标准扩展少约 54% 的尼泊尔语 token;继续预训练中原分词器 bits per byte 最低。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/28 08:00:17(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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