Bayt Cüt Kodlaşdırması və WordPiece, müasir NLP modellərini gücləndirən iki geniş istifadə olunan alt söz tokenləşdirmə alqoritmidir və əsasən təlim zamanı tokenləri necə birləşdirdikləri və qiymətləndirmə metrikləri ilə fərqlənir.
Ən çox rast gəlinən bitişik simvol cütlərini təkrarlanan şəkildə yeni tokenlərə birləşdirən alt söz tokenləşdirmə alqoritmi.
Xam tezlikdən daha çox ehtimalın maksimumlaşdırılmasına əsaslanaraq tokenləri birləşdirən alt söz tokenləşdirmə metodu.
| Xüsusiyyət | Bayt Cüt Kodlaşdırması | WordPice Tokenizasiyası |
|---|---|---|
| Birləşmə Meyarı | Bitişik cütlərin tezliyi | Təlim məlumatlarının ehtimalı |
| Əsas İstifadə Halları | GPT seriyası, RoBERTa, CLIP | BERT, DistilBERT, ALBERT |
| Lüğətin Başlanması | Fərdi simvollar və ya baytlar | Fərdi personajlar |
| Nadir Sözlərin İşlənməsi | Tez-tez rast gəlinən alt söz vahidlərinə bölünür | Ehtimal əsaslı seqmentləşdirməyə əsaslanan bölünmələr |
| Təlim Sürəti | Sadə sayma səbəbindən ümumiyyətlə daha sürətli | Ehtimal hesablanmasına görə bir az yavaş |
| Token Çıxış Stil | Tez-tez daha dənəvər | Çox vaxt ümumi sözlər üçün daha konsolidasiya olunmuş |
| Orijinal İnkişaf | 1994-cü il sıxılma kimi; 2016-cı il NLP üçün | Google Nitq Tanıma komandası |
BPE, təlim korpusunda ən çox görünən cütlükləri acgözlüklə birləşdirərək tokenləşdirməyə sıxılma problemi kimi yanaşır. Bu sadə tezlik əsaslı yanaşma onu intuitiv və hesablamağı nisbətən sürətli edir. WordPiece daha ehtimal bucağından istifadə edərək, uniqram dil modeli fərziyyəsi altında təlim məlumatlarını ən çox ehtimal edəcəyini soruşur. Çərçivədəki bu incə dəyişiklik, xüsusən də morfoloji cəhətdən zəngin dillər üçün fərqli token sərhədlərinə gətirib çıxarır.
BPE sırf tezliyi təqib etdiyindən, bəzən məlumatlarda ümumi nümunələr olduqda sözləri linqvistik cəhətdən qeyri-təbii nöqtələrdə bölür. WordPiece-in ehtimal əsaslı yanaşması morfem sərhədlərinə daha yaxşı hörmət etməyə meyllidir və mənalı vahidlərlə daha yaxından uyğunlaşan işarələr yaradır. İngilis dili üçün hər iki metod oxşar şəkildə işləyir, lakin fərq alman və ya türk kimi daha zəngin morfologiyaya malik dillərdə daha aydın görünür.
Bu tokenizatorlar arasında seçim çox vaxt alqoritmin özünə olan dərin üstünlükdən daha çox, hansı model arxitekturasından istifadə etməyinizdən asılıdır. OpenAI-nin GPT ailəsi BPE üzərində standartlaşdırılıb, buna görə də bu modelləri təkmilləşdirən və ya yerləşdirən hər kəs bu tokenizasiya sxemini miras alır. Google-ın BERT ekosistemi WordPiece-i yalnız kodlayıcı transformator modelləri üçün faktiki seçim kimi möhkəmləndirdi. Bu ekosistem möhkəmlənməsi o deməkdir ki, praktiklər nadir hallarda model arxitekturalarından asılı olmayaraq tokenizatorları dəyişdirirlər.
Hər iki alqoritm müəyyən kənar hallarla mübarizə aparır, lakin fərqli yollarla. BPE boşluq və durğu işarələri ilə kövrək ola bilər, formatlaşdırma dəyişdikdə bəzən gözlənilməz tokenlər yaradır. WordPiece adətən davam alt sözlərini göstərmək üçün xüsusi bir prefiks simvolu (BERT-də ## kimi) əlavə edir ki, bu da orijinal mətnin yenidən qurulmasını daha aydın edir, eyni zamanda aşağı axın modellərinin idarə etməyi öyrənməli olduğu tokenləşdirmə artefaktlarını təqdim edir.
Son illərdə hər iki alqoritmdən kənarda əhəmiyyətli bir inkişaf müşahidə edilmişdir. SentencePiece, tək bir kitabxana ilə BPE, WordPiece və ya uniqram dil modelinin tokenləşdirilməsini tətbiq edə bilən vahid bir çərçivə təklif edir. Bayt səviyyəli BPE (GPT-2-də istifadə olunur), Unicode simvolları əvəzinə xam baytlar üzərində işləyir və naməlum token problemlərini tamamilə aradan qaldırır. Bu arada, BPE-nin buraxılması kimi yeni yanaşmalar, möhkəmliyi artırmaq üçün təlim zamanı stoxastikliyi tətbiq edir. Bu inkişaflar göstərir ki, BPE və WordPiece əsas olaraq qalsa da, sahə inkişaf etməyə davam edir.
BPE və WordPiece eyni mətn üçün həmişə fərqli tokenləşdirmələr yaradır.
Bir çox ümumi ingilis sözləri üçün hər iki alqoritm əslində eyni və ya demək olar ki, eyni seqmentasiyalar üzərində birləşir. Fərqlər nadir sözlərdə, morfoloji cəhətdən mürəkkəb terminlərdə və ingilis dilindən daha zəngin fleksiya nümunələrinə malik dillərdə daha aydın görünür.
WordPice, tokenləşdirmə zamanı neyron şəbəkəsindən istifadə edir.
Neyron modellərində istifadəsinə baxmayaraq, WordPiece özü tamamilə neyron deyil. Ehtimal hesablaması öyrənilmiş neyron təmsilçiliyinə deyil, sadə uniqram tezlik statistikasına əsaslanır. WordPiece-dəki "dil modeli" sadəcə bir tezlik cədvəlidir, transformator və ya təkrarlanan şəbəkə deyil.
BPE Çin dili kimi böyük simvol dəstləri olan dilləri idarə edə bilmir.
Bayt səviyyəli BPE, simvollar əvəzinə xam UTF-8 baytları üzərində işləyərək bunu xüsusi olaraq həll edir. Bu o deməkdir ki, o, heç vaxt naməlum bir simvolla qarşılaşmadan istənilən Unicode mətnini təmsil edə bilər, baxmayaraq ki, minlərlə simvoldan ibarət skriptlər üçün bunu etmək üçün daha çox token tələb oluna bilər.
Tokenizator seçimi sonrakı tapşırıqlarda modelin performansına əhəmiyyətli dərəcədə təsir göstərir.
Tokenləşdirmə vacib olsa da, model arxitekturası və təlim məlumatlarının miqyası adətən tokenləşdirmə seçiminin əhəmiyyətini azaldır. Tədqiqatlar göstərir ki, BPE və WordPiece bütün digər amillər bərabər olduqda müqayisəli şəkildə işləyir, fərqlər adətən kiçik və tapşırıqdan asılıdır.
WordPice xüsusi olaraq BERT üçün icad edilmişdir.
WordPiece, BERT-dən bir neçə il əvvəl yaranmışdır. Google onu əvvəlcə 2010-cu illərin əvvəllərində Yapon və Koreya səsli axtarışı üçün hazırlamış, daha sonra BERT-də görünməzdən əvvəl neyron maşın tərcüməsi üçün uyğunlaşdırmışdır. BERT ilə əlaqəsi güclüdür, çünki BERT onu NLP tədqiqat icmasında məşhur etmişdir.
BPE lüğətinin ölçüsü kifayət qədər böyük olduğu müddətcə fərq etmir.
Lüğət ölçüsü həm modelin performansına, həm də hesablama səmərəliliyinə əhəmiyyətli dərəcədə təsir göstərir. Çox kiçikdir və model uzun token ardıcıllıqlarında tutumu boşa sərf edir. Çox böyükdür və daxiletmə matrisləri yöndəmsiz olur, nadir tokenlər isə zəif təmsilçiliklər alır. Əksər praktiklər bu hiperparametri diqqətlə tənzimləyir və adətən 30.000 ilə 50.000 token arasında dəyişirlər.
GPT stilli modellərlə işləyərkən və ya kod və çoxdilli məlumatlar da daxil olmaqla müxtəlif mətnləri emal edən sadə, sürətli tokenləşdirməyə ehtiyacınız olduqda BPE-ni seçin. BERT əsaslı arxitekturalar üzərində qurularkən və ya linqvistik morfemlərlə daha uyğun olan token sərhədləri istədiyiniz zaman WordPiece-i seçin. Əksər praktiklər üçün qərar effektiv şəkildə seçdiyiniz əvvəlcədən təlim keçmiş model tərəfindən verilir.
Açar söz axtarış motorları tərs indekslərdən istifadə edərək dəqiq terminləri uyğunlaşdırır, vektor oxşarlığı axtarışı isə yüksək ölçülü yerləşdirmələr vasitəsilə semantik cəhətdən əlaqəli məzmun tapır. Hər iki yanaşma müasir məlumat axtarışını gücləndirir, lakin istifadəçi niyyətini necə şərh etdikləri və nəticələri necə sıraladıqları baxımından əsaslı şəkildə fərqlənir.
Açıq çəkili modellər təlim keçmiş parametrlərini ictimaiyyətə açıq şəkildə yayımlayır və hər kəsin onları yükləməsinə, yoxlamasına və dəqiq tənzimləməsinə imkan verir. Qapalı mənbəli modellər çəkilərini gizli saxlayır və yalnız API və ya hostinq məhsulları vasitəsilə giriş təklif edir. Aralarındakı seçim, tərtibatçıların süni intellekt sistemlərini necə qurduğunu, yerləşdirdiyini və etibar etdiyini formalaşdırır.
Bu müqayisə açıq mənbəli süni intellekt ilə xüsusi mülkiyyətli süni intellekt arasındakı əsas fərqləri araşdırır, əlçatanlıq, fərdiləşdirmə, xərclər, dəstək, təhlükəsizlik, performans və real dünyada tətbiq hallarını əhatə edir, təşkilatların və tərtibatçıların hansı yanaşmanın onların məqsədlərinə və texniki imkanlarına uyğun gəldiyini müəyyən etməsinə kömək edir.
Açıq mənbəli LLM-lər tam kod girişi ilə özelleştirilebilir, özünəməxsus süni intellekt modelləri təklif edir, mülkiyyətçi LLM API-ləri isə istifadəyə əsaslanan qiymətlərlə bulud əsaslı son nöqtələr vasitəsilə idarə olunan, cilalanmış xidmətlər təqdim edir.
Adaptiv axtarış sistemin sorğuya əsasən hansı məlumatı və necə əldə etdiyini dinamik şəkildə tənzimləyir, statik axtarış boru kəmərləri isə kontekstdən asılı olmayaraq sabit qaydalara əməl edir. Hər ikisi müasir süni intellekt tətbiqlərini gücləndirir, lakin onlar elastiklik, qiymət və dəqiqlik baxımından kəskin şəkildə fərqlənir. Aralarında seçim iş yükünün mürəkkəbliyindən və büdcədən asılıdır.
