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Tokenizer Expansion: Upgrading a Model's Tokenizer in Place
Liquid AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Liquid AI expanded LFM2.5-8B-A1B's tokenizer from 65K to 128K vocabulary in place, without retraining, improving compression for underrepresented languages.
- Pourquoi ça compte
- Matters for engineers building on-device models for Hindi, Vietnamese, Thai, and Bengali speakers where token count directly impacts latency and energy consumption.
- Vigilance
- The larger vocabulary slows per-token decoding by 7-10%, and the method only works when you control the tokenizer and have its original merge rules available.
- tokenizer
- token
Qui d’autre l’a publié
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Les patterns derrière cette actualité
- Energy-Efficient Inference
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Semantic Context Compression
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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