无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer

主要观点总结

本文介绍了关于无 tokenizer 端到端语言模型的最新研究，重点介绍了 H-Net 分层网络的出现和其替代传统 tokenization 方法的效果。文中指出动态分块机制的优点和重要性，以及 H-Net 在不同语言和模态中的优势。

关键观点总结

关键观点1: 介绍了一种无 tokenizer 的端到端语言模型 H-Net 分层网络。

该模型通过动态分块机制取代传统的 tokenization 方法，实现内容和上下文自适应的分割策略。

关键观点2: H-Net 的优势。

H-Net 在计算资源和数据量对等的条件下，表现优于基于 BPE token 的强 Transformer 语言模型。通过多级分层迭代建模，模型性能得到进一步提升，展现出更优的数据规模效应。

关键观点3: H-Net 的工作原理。

H-Net 采用分层架构，通过递归、数据依赖的动态分块过程压缩原始数据。其动态分块机制包括路由模块和平滑模块，能够学习如何分割数据。

关键观点4: 实验及结果。

文中介绍了 H-Net 在不同实验中的表现，包括与不同模型的比较和在不同下游基准测试上的零样本准确率。实验结果表明 H-Net 达到了与 BPE Transformer 相当的性能，并验证了动态分块策略与精心设计的分层架构的有效性。

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