Как метод BPE помогает оптимизировать токенизацию в нейронных сетях?

Метод BPE (Byte Pair Encoding) помогает оптимизировать токенизацию в нейронных сетях за счёт постепенного объединения символов. neurotoday.ru

Алгоритм работает так: сначала текст разбивается на отдельные буквы, затем система находит наиболее часто встречающиеся пары символов и объединяет их в единые токены. neurotoday.ru Например, если в тексте часто встречается комбинация «ма», алгоритм создаст из неё отдельный токен. neurotoday.ru

Некоторые преимущества использования BPE:

• Сжатие текста. codelabsacademy.com Объединение часто встречающихся пар приводит к сжатому представлению текста. codelabsacademy.com Частые последовательности символов заменяются более короткими представлениями. codelabsacademy.com
• Моделирование языка. codelabsacademy.com BPE позволяет более гибко представлять слова, разбивая их на более мелкие единицы. codelabsacademy.com Это позволяет модели улавливать морфологические вариации и более эффективно обрабатывать редкие или ранее не встречавшиеся слова. codelabsacademy.com
• Обработка слов, не входящих в словарный запас. codelabsacademy.com При обнаружении слова, которого нет в словаре, BPE может представить его как последовательность токенов подслова из словаря. codelabsacademy.com

Однако у метода есть и недостатки: BPE требует вычислительных затрат из-за итеративного характера объединения токенов, что может повлиять на память и эффективность вычислений. codelabsacademy.com