4.跨詞匯習(xí)慣
表｜跨模型常識搬遷作用明顯
上表展現(xiàn)了 Memory Decoder 在不同 tokenizer 和模型架構(gòu)下的泛化才能
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高效且易于拜訪的結(jié)構(gòu) ，Memory Decoder 經(jīng)過融入范疇常識
，常因缺少深度常識而體現(xiàn)較差 ，雖然跨 tokenizer 習(xí)慣比較從頭練習(xí)所需參數(shù)更新較少 ，困惑度均勻下降 6.17% 。使得它能無縫增強任何同享相同 tokenizer 的模型
，學(xué)習(xí)怎么將其輸出散布與非參數(shù)檢索器生成的散布進(jìn)行對齊 。然后可以提高言語模型在專業(yè)范疇的體現(xiàn) 。