# H-Nets 從原始位元組學會分塊：Cartesia 報告效率結果與比較條件

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> 原始來源：https://x.com/_albertgu/status/2115502110578290900

## 證據與延伸閱讀

- [# H-Nets 從原始位元組學會分塊：Cartesia 報告效率結果與比較條件](https://x.com/_albertgu/status/2115502110578290900) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-29 · 支持主張：Gu 的貼文摘要 H-Nets 的研究動機、受控 scaling law 結果與大型模型比較；效率數字為作者摘要。
- [From Tokens to Bytes I: Scaling Hierarchical Networks](https://www.cartesia.ai/blog/from-tokens-to-bytes-part-1) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-29 · 支持主張：支撐 H-Nets 的方法、3–5 倍受控效率結果、SmolLM3 平均分比較和其評估、模型及資料條件；Figure 8 支撐 H-Net 為 3.67B 參數、4.44 GFLOPs/byte，以及 SmolLM3 為 3.08B 參數、4.36 GFLOPs/byte。

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## 中文摘要

# H-Nets 從原始位元組學會分塊：Cartesia 報告效率結果與比較條件

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![H-Net 約 1T、SmolLM3 約 11T tokens 的等大卡片指向 SmolLM3 最終平均分；醒目多行註明評估範圍、參數量、資料混合與任務限制。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round16-selected2-20261029/x-2115502110578290900/v3/overview.png)
> Cartesia 報告 H-Net 約用 1T tokens 達到 SmolLM3 在作者選定評估套件中的最終平均分，SmolLM3 約用 11T tokens；H-Net 有 3.67B、SmolLM3 有 3.08B 參數，重現僅使用 SmolLM3 第一階段資料混合，結果不代表所有任務等效。
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Cartesia 團隊提出的階層式網路 H-Nets，嘗試讓語言模型直接讀取原始位元組，並在訓練中學出如何分塊。團隊報告了兩組結果：一組是在受控的 scaling law 實驗中比較 H-Net 與 BPE tokenizer；另一組則拿較大型的 H-Net 和開源模型 SmolLM3 比較。**這些數字來自 Cartesia 的特定訓練設定與評估套件**，理解比較條件才能看懂它們代表什麼。

## H-Nets 想改變模型讀取文字的方式

語言模型通常先經過 tokenizer，把文字切成 token，再以 token 作為模型輸入。Cartesia 描述的 H-Nets 則從 bytes 開始，透過遞迴、依資料而變的動態分塊來壓縮資料，讓模型學習自己的抽象與切分方式。團隊把這視為通往更通用資料學習架構的一步；目前這批實驗聚焦在語言建模，不能直接當成跨模態能力的驗證。

## 兩種實驗回答不同問題

第一組是受控的一階 H-Net scaling ladder。研究團隊先建立 BPE Transformer 的基準，再以 byte-level H-Net 替換 tokenizer 部分，沿用基準模型的 backbone 架構與超參數。Cartesia 報告，這個特定設定的計算效率增益最高約為 3–5 倍。這是團隊在受控實驗中的結果，不是所有模型或任務都會得到相同幅度。

第二組把較大型、採兩階段動態分塊的 H-Net，與 Hugging Face 的開源模型 SmolLM3 比較。Cartesia 使用 SmolLM3 官方評估套件中「推理與常識」及「知識與理解」類別的評估；其報告指出，H-Net 約用 1 兆 tokens 達到 SmolLM3 的最終平均分，SmolLM3 約用 11 兆 tokens。Albert Gu 在 X 上將結果概括為：H-Net 以約十分之一的資料與運算量，匹配一個以 11 兆 tokens 訓練的開源模型。這是作者對特定結果的摘要，並不表示模型在所有任務上等效。

在這組大型模型比較中，H-Net 有 36.7 億個參數，SmolLM3 有 30.8 億個；Cartesia 的重現只使用 SmolLM3 預訓練的第一階段資料混合。團隊也指出，H-Nets 與 BPE 對不同領域的壓縮方式不同，因此無法同時把資料量與運算量都完全對齊。**約 1 兆對約 11 兆 tokens 的結果，應連同評估範圍、模型規模與資料條件一起閱讀。**

這樣看時，實驗呈現的是在 Cartesia 作者選定的 benchmark 平均分上，H-Net 約 1T tokens 到達 SmolLM3 的終點，而 SmolLM3 約 11T；它比較的是訓練進度與該平均分，不是所有任務的等同性。

![H-Net 約 1T 與 SmolLM3 約 11T tokens 的比較共同指向 SmolLM3 最終平均分；醒目多行註明評估套件、參數差異、重現資料條件與任務限制。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round16-selected2-20261029/x-2115502110578290900/v3/inline-token-budget-comparison.png)

> Cartesia 報告 H-Net 約用 1T tokens 達到 SmolLM3 約 11T tokens 所到達的最終平均分；比較限於作者選定評估套件，兩模型參數量不同，重現僅使用 SmolLM3 第一階段資料混合，且不代表所有任務等效。

Cartesia 的 Figure 8 另列出每 byte 的訓練 FLOPs：H-Net 為 4.44 GFLOPs，SmolLM3 為 4.36 GFLOPs。這是每 byte 的訓練運算量，不是整段訓練的總運算量；圖中也呈現兩模型的參數總數差異。這些細節與團隊所說的資料、運算無法在各子領域同時完全匹配相呼應。

目前可支持的結論，是 Cartesia 在特定受控 scaling ladder 與選定 benchmark 上報告了 H-Net 的效率結果。作者把原始位元組建模視為更通用學習架構的一步，但這些語言建模實驗本身尚未驗證該方向在其他資料型態上的表現。

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> Cartesia 展示 H-Net 以原始位元組建模、學習分塊，並比較其訓練效率與 tokenizer 模型；旁白提及受控實驗最高 3–5 倍效率提升，以及較大規模下以約十分之一資料與算力匹配開源模型的結果。

![Cartesia 文章 Figure 8：H-Net 與 SmolLM3 各元件的參數量及每 byte 訓練 FLOPs 比較。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round16-selected2-20261029/x-2115502110578290900/v1/media-1-r2Url.jpg)

> Cartesia 文章 Figure 8：H-Net 與 SmolLM3 各元件的參數量及每 byte 訓練 FLOPs 比較。

## 媒體內容

**Cartesia 展示 H-Net 以原始位元組建模、學習分塊，並比較其訓練效率與 tokenizer 模型；旁白提及受控實驗最高 3–5 倍效率提升，以及較大規模下以約十分之一資料與算力匹配開源模型的結果。**

**逐字稿**

- `00:01` 現今的語言模型透過固定的 tokenizer 閱讀文字。（Language models today read text through a fixed tokenizer.）
- `00:04` 我們打造了 HNet，讓模型能直接從原始位元組端到端學習。（We built HNets to learn end-to-end directly from raw bytes.）
- `00:11` 這帶來顯著的效率提升，尤其是在下游評估方面，（That brings significant efficiency gains, especially on downstream evaluations,）
- `00:15` 以及程式碼等領域；這些領域結構多樣，難以用啟發式方法分詞。（and on domains like code, which is structurally diverse and difficult to tokenize using heuristics.）
- `00:24` 在未見過的領域，提升幅度更大，可達五倍。（On unseen domains, the gains grow larger still, up to five times.）
- `00:31` 在更大規模下，HNet 能與一個以 11 兆 token 預訓練的開源模型相匹配，（At larger scale, an Hnet matches an open-source model pre-trained on 11 trillion tokens,）
- `00:37` 所用資料與運算量只有十分之一。（with 10 times less data and compute.）
- `00:42` 學會自己的切塊方式，也會帶來新的行為，例如上下文中的 tokenization。（Learning its own chunks also leads to new behaviors, like in-context tokenization.）
- `00:47` 重複幾次後，它會把一個新詞當成單一單位。（After a few repetitions, it treats a new word as a single unit.）
- `00:52` 它也會學會辨識重複的模式。（It also picks up repeated motifs.）
- `00:55` 這裡，Hnet 只學會三個區塊，每個四位數一塊；tokenizer 則需要 21 個 token。（Here, the Hnet learns just three chunks, one per four-digit block, while the tokenizer needs 21 tokens.）
- `01:05` 除了語言之外，我們也正把階層式網路拓展到各種模態，（Beyond language, we're bringing hierarchical networks to every modality,）
- `01:09` 作為邁向能從所有資料自主學習之智慧的一個核心步驟。（as a core step towards realizing intelligence that learns by itself from all data.）
- `01:13` 結束了……（The end…）
- `01:15` 結束。（The End）
- `01:16` 你。（You）

## 標籤

Cartesia