Как метод BPE влияет на эффективность обучения языковых моделей?

Метод BPE (кодирование пар байтов) положительно влияет на эффективность обучения языковых моделей несколькими способами:

• Сжатие текста. codelabsacademy.com Объединение часто встречающихся пар в BPE приводит к сжатому представлению текста. codelabsacademy.com Частые последовательности символов заменяются более короткими представлениями. codelabsacademy.com
• Обработка слов, не входящих в словарный запас. codelabsacademy.com BPE может представить слово, которого нет в словаре, как последовательность токенов подслова из словаря. codelabsacademy.com Это позволяет частично реконструировать неизвестные слова. codelabsacademy.com
• Гибкое представление слов. 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
• Универсальность. dzen.ru Подход не делает языковых предположений и одинаково хорошо работает с языками с пробелами (английский) и без них (китайский, японский). dzen.ru

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