SuperBPE: Продвижение языковых моделей с помощью токенизации через слова
Языковые модели (LMs) сталкиваются с основной проблемой восприятия текстовых данных через токенизацию. Современные токенизаторы подслов сегментируют текст на токены словаря, которые не могут пересекать пробелы, что создает искусственное ограничение, рассматривающее пробел как семантическую границу. Это игнорирует реальность, что значение часто превышает отдельные слова, и многословные выражения, такие как “много”, функционируют как единые семантические единицы.
Проблемы традиционной токенизации
Некоторые языки, такие как китайский и японский, не используют пробелы, что позволяет токенам охватывать несколько слов или предложений без ухудшения производительности. Исследования показали, что традиционные подходы к токенизации имеют свои ограничения, требуя архитектурных изменений и фиксируя количество предсказываемых токенов за один шаг.
Предложение SuperBPE
Исследователи из Университета Вашингтона, NVIDIA и Института Аллена по искусственному интеллекту предложили SuperBPE — алгоритм токенизации, который создает словарь, содержащий как традиционные подсловные токены, так и инновационные токены, охватывающие несколько слов. Этот подход улучшает популярный алгоритм кодирования байтовых пар (BPE), внедряя учебный процесс предтокенизации.
Процесс обучения SuperBPE
SuperBPE работает через двухступенчатый процесс обучения, который модифицирует шаг предтокенизации традиционного BPE. Это позволяет интуитивно строить семантические единицы и объединять их в общие последовательности для повышения эффективности. Хотя обучение SuperBPE требует больше вычислительных ресурсов, это происходит всего один раз и незначительно по сравнению с ресурсами, необходимыми для предобучения языковой модели.
Результаты и преимущества
SuperBPE демонстрирует впечатляющие результаты на 30 тестах, охватывающих знания, рассуждения, кодирование и понимание прочитанного. Все модели SuperBPE превосходят базовый уровень BPE, с наилучшей моделью, достигающей среднего улучшения на 4.0%. SuperBPE позволяет языковым моделям достигать превосходной производительности на множестве задач, снижая вычислительные затраты на вывод.
Заключение
SuperBPE представляет собой более эффективный подход к токенизации, который расширяет традиционные границы подсловных токенов. Этот алгоритм позволяет языковым моделям достигать лучших результатов без необходимости изменения архитектуры модели, что делает его идеальной заменой для традиционного BPE в современных процессах разработки языковых моделей.
Практические решения для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж от itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
