Tokenizarea în LLM-uri

Definiție

Tokenizarea este procesul de împărțire a textului în unități mai mici (token-uri), cum ar fi cuvinte, subcuvinte sau caractere, care servesc drept date de intrare pentru modelele lingvistice.

Scop

Scopul este de a standardiza textul în componente ușor de gestionat pentru antrenament și inferență în LLM-uri.

Importanță

• Etapa fundamentală de preprocesare în NLP.
• Impactează dimensiunea și eficiența vocabularului.
• Opțiunile de tokenizare afectează acuratețea și performanța.
• Legat de încorporări și antrenamentul modelului.

Cum funcționează

1. Definiți schema de tokenizare (cuvânt, subcuvânt, caracter).
2. Aplică tokenizer la textul introdus.
3. Mapați token-urile la ID-uri numerice.
4. Introduceți token-uri în model pentru procesare.
5. Convertește token-urile de ieșire înapoi în text.

Exemple (din lumea reală)

• Codificarea perechilor de octeți (BPE) utilizată în modelele GPT.
• WordPiece utilizat în BERT.
• Fragment de frază utilizat în NLP multilingv.

Referințe/Lecturi suplimentare

• Sennrich și colab. „Traducere automată neuronală a cuvintelor rare cu unități de subcuvânt.” ACL.
• Documentația Google SentencePiece.
• Jurafsky și Martin. Prelucrarea vorbirii și limbajului.