Токенизация влияет на обработку редких и нестандартных слов в языковых моделях, например, следующим образом:

• Улучшает обобщение модели. 1 Разбиение слов на известные подразделения позволяет моделям лучше обобщать новые тексты, содержащие редкие или незнакомые слова. 1 Это особенно ценно в таких задачах, как машинный перевод и распознавание речи, где часто встречаются редкие слова. 1
• Позволяет обрабатывать невидимые слова. 1 Некоторые методы токенизации, например WordPiece, разбивают редкие слова на подслова, которые, вероятно, есть в словаре, даже если полного слова там нет. 1 Такой подход позволяет модели более изящно обрабатывать невидимые слова во время обучения и вывода. 1
• Позволяет обрабатывать любые символы. 4 Например, GPT применяет byte‑level BPE — токенизацию на уровне байтовых пар, что позволяет обрабатывать любые символы, включая редкие и нестандартные. 4

Однако у токенизации есть и недостатки: если слово встречается редко, его могут разбить нелогично. 3 Кроме того, токенизация может быть затруднена при обработке текстов с шумом или нестандартными символами. 2