Дом
MiniMax Large Model Mispronounces Names - Xiyu Technology: Insufficient Training After Specific Tokens
Недавно компания MiniMax опубликовала технический отчет, в котором подробно объясняется, почему её модели серии M2 испытывали трудности с точной генерацией конкретных имён, таких как «Ма Цзяци». Эта очевидная ошибка выявляет системный недостаток в текущих методах обучения больших языковых моделей.
Смещение токенов: сжатое векторное пространство
Корень проблемы кроется в токенизаторе — фундаментальной единице обработки текста. Например, имя «Ма Цзяци» разбивается на два токена: «Ма» и «Цзяци». Хотя модель изучила эти токены в ходе предварительного обучения, проблемы возникли на последующем этапе тонкой настройки на инструкциях.

Во время тонкой настройки токен «Цзяци» появлялся в диалоговых данных настолько редко, что практически не получал обучения. В то же время высокочастотные токены, такие как символы кода и вызовы инструментов, получали усиленное закрепление, что эффективно «сжимало» пространство представлений для низкочастотных токенов. В результате эти токены отклонялись от своих корректных вероятностных распределений, что приводило к тому, что модель заменяла их на фонетически похожие варианты, такие как «Цзяци» или «Ццици», при упоминании конкретных знаменитостей.
Выход за пределы китайского языка: цепная реакция смешения японского и русского
Анализ MiniMax показал, что эта «деградация токенов» носит массовый характер. Просканировав около 200 000 токенов полного словаря, они обнаружили, что примерно 4,9% из них показали значительное снижение производительности. Примечательно, что токены японского языка подверглись деградации со скоростью до 29,7%, что объясняет, почему модель иногда смешивает русские или корейские символы в японских разговорах.

Помимо имён и иностранных языков, затронутыми токенами оказались маркеры LaTeX, символы исходного кода Wikipedia и даже определенные ключевые слова SEO-спама. Это демонстрирует, что разреженность данных имеет глобальные последствия: когда данные постобучения не покрывают равномерно разнообразные языки и специфические словари, логика генерации модели становится смещенной.
Системное исправление: установление «минимальной гарантии» для 200 000 токенов
Чтобы исправить эту структурную проблему, команда исследований и разработок реализовала точную стратегию ремонта. Они сгенерировали синтетические данные, охватывающие весь словарь, и заставили модель выполнять задачи «повторения», тем самым установив «минимальную гарантию» частоты генерации каждого токена.
Данные после ремонта показывают заметное улучшение стабильности вывода полного словаря модели. Частота смешения иностранных символов в японских ответах снизилась с 47% до всего 1%. Команда продолжает исследовать более глубокие оптимизации, такие как интеграция материалов предварительного обучения на этапе тонкой настройки или прямое удаление избыточных маркеров, больше не используемых в словаре.
Этот инцидент вызвал значительную рефлексию в отрасли: хотя токенизаторы больших моделей часто строятся на обширных веб-корпусах, области применения конечных продуктов сильно различаются. Обеспечение адекватного покрытия данных на уровне токенов с фундаментальной статистической точки зрения при сохранении семантического разнообразия остается критической задачей для повышения надежности больших моделей.
Связанная статья
AliVideo представляет Wan3.0, обеспечивающий генерацию сверхдлинных видео и многомерную согласованность
24 августа Alibaba представила Wan3.0, свою новейшую большую модель для генерации видео. Этот выпуск представляет собой значительный скачок в развитии видеотехнологий Alibaba, обеспечивая существенные улучшения в продолжительности, универсальном созд
Сделка Nvidia по поставкам H200 в Китай пережила саммит Трампа и Си, но не так, как ожидалось
Президент Трамп отправился в Пекин, причем Дженсен Хуанг присоединился к делегации в последний момент, а через два дня они улетели, оставив лишь расплывчатые заявления о возможных изменениях в сфере э
Как исправить Core Web Vitals для SEO-ранжирования?
Создание визуально привлекательных ресурсов имеет решающее значение в разработке игр. Пиксель-арт, со своим очаровательным ретро-эстетическим стилем, остается популярным выбором. С появлением инструментов на основе искусственного интеллекта создание
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Недавно компания MiniMax опубликовала технический отчет, в котором подробно объясняется, почему её модели серии M2 испытывали трудности с точной генерацией конкретных имён, таких как «Ма Цзяци». Эта очевидная ошибка выявляет системный недостаток в текущих методах обучения больших языковых моделей.
Смещение токенов: сжатое векторное пространство
Корень проблемы кроется в токенизаторе — фундаментальной единице обработки текста. Например, имя «Ма Цзяци» разбивается на два токена: «Ма» и «Цзяци». Хотя модель изучила эти токены в ходе предварительного обучения, проблемы возникли на последующем этапе тонкой настройки на инструкциях.

Во время тонкой настройки токен «Цзяци» появлялся в диалоговых данных настолько редко, что практически не получал обучения. В то же время высокочастотные токены, такие как символы кода и вызовы инструментов, получали усиленное закрепление, что эффективно «сжимало» пространство представлений для низкочастотных токенов. В результате эти токены отклонялись от своих корректных вероятностных распределений, что приводило к тому, что модель заменяла их на фонетически похожие варианты, такие как «Цзяци» или «Ццици», при упоминании конкретных знаменитостей.
Выход за пределы китайского языка: цепная реакция смешения японского и русского
Анализ MiniMax показал, что эта «деградация токенов» носит массовый характер. Просканировав около 200 000 токенов полного словаря, они обнаружили, что примерно 4,9% из них показали значительное снижение производительности. Примечательно, что токены японского языка подверглись деградации со скоростью до 29,7%, что объясняет, почему модель иногда смешивает русские или корейские символы в японских разговорах.

Помимо имён и иностранных языков, затронутыми токенами оказались маркеры LaTeX, символы исходного кода Wikipedia и даже определенные ключевые слова SEO-спама. Это демонстрирует, что разреженность данных имеет глобальные последствия: когда данные постобучения не покрывают равномерно разнообразные языки и специфические словари, логика генерации модели становится смещенной.
Системное исправление: установление «минимальной гарантии» для 200 000 токенов
Чтобы исправить эту структурную проблему, команда исследований и разработок реализовала точную стратегию ремонта. Они сгенерировали синтетические данные, охватывающие весь словарь, и заставили модель выполнять задачи «повторения», тем самым установив «минимальную гарантию» частоты генерации каждого токена.
Данные после ремонта показывают заметное улучшение стабильности вывода полного словаря модели. Частота смешения иностранных символов в японских ответах снизилась с 47% до всего 1%. Команда продолжает исследовать более глубокие оптимизации, такие как интеграция материалов предварительного обучения на этапе тонкой настройки или прямое удаление избыточных маркеров, больше не используемых в словаре.
Этот инцидент вызвал значительную рефлексию в отрасли: хотя токенизаторы больших моделей часто строятся на обширных веб-корпусах, области применения конечных продуктов сильно различаются. Обеспечение адекватного покрытия данных на уровне токенов с фундаментальной статистической точки зрения при сохранении семантического разнообразия остается критической задачей для повышения надежности больших моделей.
AliVideo представляет Wan3.0, обеспечивающий генерацию сверхдлинных видео и многомерную согласованность
24 августа Alibaba представила Wan3.0, свою новейшую большую модель для генерации видео. Этот выпуск представляет собой значительный скачок в развитии видеотехнологий Alibaba, обеспечивая существенные улучшения в продолжительности, универсальном созд
Сделка Nvidia по поставкам H200 в Китай пережила саммит Трампа и Си, но не так, как ожидалось
Президент Трамп отправился в Пекин, причем Дженсен Хуанг присоединился к делегации в последний момент, а через два дня они улетели, оставив лишь расплывчатые заявления о возможных изменениях в сфере э
Как исправить Core Web Vitals для SEO-ранжирования?
Создание визуально привлекательных ресурсов имеет решающее значение в разработке игр. Пиксель-арт, со своим очаровательным ретро-эстетическим стилем, остается популярным выбором. С появлением инструментов на основе искусственного интеллекта создание











