Какие методы токенизации существуют для оптимизации работы нейросетей?

Некоторые методы токенизации для оптимизации работы нейросетей:

• Токенизация по словам. www.gptunnel.ru Каждый токен — это отдельное слово. www.gptunnel.ru Например, фраза «Я учу машинное обучение» будет разделена на [«Я», «учу», «машинное», «обучение»**]. www.gptunnel.ru
• Токенизация по подсловам. www.gptunnel.ru Текст разбивается на более мелкие части. www.gptunnel.ru Например, «машинное» может быть разделено на [«машин», «ное»**], что полезно при работе с редкими словами. www.gptunnel.ru
• Токенизация по символам. www.gptunnel.ru Каждый символ становится отдельным токеном. www.gptunnel.ru Например, фраза «машинное» будет разделена как [«м», «а», «ш», «и», «н», «н», «о», «е»**]. www.gptunnel.ru
• Н-граммная токенизация. www.gptunnel.ru Текст разбивается на группы из нескольких слов или символов. www.gptunnel.ru Например, «машинное обучение» может быть разделено на [«машинное обучение»] или [«машин», «ное», «обучение»] в зависимости от настроек. www.gptunnel.ru
• Токенизация с использованием BPE (Byte-Pair Encoding). www.gptunnel.ru Метод сначала разбивает текст на символы, а затем объединяет часто встречающиеся пары символов или подслов, чтобы сократить длину текста. www.gptunnel.ru

Выбор метода токенизации зависит от задачи и особенностей языка. zentyx.ru