自然言語処理におけるトークナイザーのトレーニングとモデルのトレーニングは、根本的に異なるものの、深く相互に関連したプロセスである。前者は語彙と符号化規則を作成し、後者が数値データから言語パターンを学習できるようにする。
サブワード語彙を構築し、テキストを数値トークンに変換するための符号化規則を学習するプロセス。
ニューラルネットワークの最適化プロセスでは、言語モデルが勾配ベースの手法を用いてトークン化されたデータからパターンを学習します。
| 機能 | トークナイザーのトレーニング | 自然言語処理におけるモデルトレーニング |
|---|---|---|
| 主な目標 | サブワード語彙とエンコーディングルールを作成する | 言語パターンとタスク固有の表現方法を学ぶ |
| 入力データ | 生テキストコーパス（多くの場合、ラベル付けされていないテラバイト規模のテキスト） | 数値IDを持つトークン化されたシーケンス |
| 最適化手法 | 貪欲な頻度ベースのマージ（BPE）または最尤法（SentencePiece） | バックプロパゲーションを用いた勾配降下法 |
| 出力成果物 | 語彙ファイルとエンコード/デコード機能 | 学習済みニューラルネットワークの重みとアーキテクチャ構成 |
| コンピューティング要件 | 比較的控えめ。1台のマシンで何時間も | 大規模。大規模モデルには数千のGPU/TPU時間が必要。 |
| 可逆性 | 完全に可逆的。トークンからテキストを正確に復元できる。 | 不可逆的。モデルの出力は予測であり、再現ではない。 |
| 標準的な所要時間 | コーパスのサイズに応じて数分から数時間 | 基礎モデルの作成には数日から数ヶ月かかります。 |
| 依存関係 | モデル研修開始前に完了する必要があります | トークナイザーが既にトレーニングされ、修正されていることに依存します。 |
トークナイザーのトレーニングは、人間の言語と機械が読み取れる数値との間の前処理の架け橋として機能します。その役割は、単語をどのように分解するか、どのシーケンスを特別なトークンにするか、そして未知の単語をどのように処理するかを決定することです。一方、モデルのトレーニングは、実際の学習が行われる場所です。ニューラルネットワークが言語の統計的パターンを発見し、意味の表現を構築し、テキストを生成または分類する能力を開発する場所です。
トークナイザーのトレーニングに使用されるアルゴリズムは、モデルのトレーニングに使用されるアルゴリズムとは驚くほど異なります。BPEは個々のバイトから開始し、最も頻繁に出現する隣接ペアを繰り返しマージして、目的の語彙サイズに達するまで続けます。SentencePieceは、期待値最大化アルゴリズムを使用して、この問題を言語モデリングタスクとして扱います。どちらの方法もニューラルネットワークは使用しません。モデルのトレーニングでは、高次元の損失関数を解くために、通常はAdamまたはAdamWオプティマイザなどの微分可能な最適化手法のみを使用します。
これらの処理間の計算能力の差は驚くほど大きい。100GBのテキストでSentencePieceトークナイザーをトレーニングする場合、標準的なハードウェアであれば数時間で済むかもしれない。一方、同じコーパスでLlama 3のようなモデルをトレーニングするには、数千台のアクセラレータが相互接続された大規模なクラスタを数週間稼働させる必要がある。興味深いことに、トークナイザーのトレーニングは一度行うと複数のモデルトレーニング実行で再利用されることが多く、開発パイプライン全体の中で比較的固定的なコストとなっている。
トークナイザーの選択は、モデルが学習する内容を微妙ながらも強力に左右します。「antidisestablishmentarianism」を多くの断片に分割するトークナイザーは、モデルに断片から意味を組み立てることを強いる一方、それをそのまま保持するトークナイザーは、それを原子的な概念として扱います。トークナイザーの偏りは公平性にも影響を与える可能性があります。トークン化効率の低い言語はより長いシーケンスに圧縮されるため、モデルが処理するコストが実質的に増加し、場合によってはパフォーマンスの低下につながります。
実際には、トークナイザーのトレーニングは通常、プロジェクトの初期段階で一度だけ行われる決定です。モデルトレーニング後にトークナイザーを変更すると、トークンIDは任意であり、モデルの埋め込みは特定のトークン位置に紐づいているため、すべてを最初から再トレーニングする必要があります。一方、モデルトレーニングは非常に反復的で、研究者はアーキテクチャ、トレーニング方法、微調整戦略などを継続的に試行錯誤します。このような非対称性により、トークナイザーの選択は、元に戻すのが難しい長期的な影響を及ぼすことになります。
トークナイザーのトレーニングは、最終モデルの品質にほとんど影響を与えない、ごく簡単な前処理ステップにすぎません。
トークナイザーの品質は、モデルが学習できる内容を直接的に制限します。トークン化が不十分だと、曖昧な表現が生成され、シーケンス長が膨張し、特定の言語現象をモデルが習得することがほぼ不可能になる場合があります。研究者たちは、トークナイザーの選択によってベンチマーク性能が数パーセントポイントも変動する可能性があることを示しています。
モデルのトレーニング後、トークンのマッピングを変更するだけでトークナイザーを切り替えることができます。
モデルの埋め込みは、学習されたパラメータ空間内の特定の位置にある特定のトークンIDに結び付けられています。異なるトークナイザーを使用すると、まったく異なるトークン分布が生成されるため、事前学習済みの重みが意味的に一致しなくなります。唯一の有効な解決策は、最初から完全に再学習することです。
トークナイザーの語彙数が多いほど、モデルのパフォーマンスは向上します。
語彙数を増やすとシーケンス長は短くなりますが、埋め込み行列のサイズが大きくなり、モデルの効率が低下する可能性があります。最適な範囲が存在し、大きすぎるとモデルが希少なトークンを十分に活用できず、小さすぎるとシーケンスが断片化されます。多くの実務家は、多言語モデルには32,000～100,000トークンが最適だと考えています。
モデルのトレーニングとトークナイザーのトレーニングは、同一のエンドツーエンドプロセスの一部として同時に行われます。
これらは連続した、明確なフェーズです。モデルのアーキテクチャは埋め込み層の次元が語彙サイズに依存するため、モデルのトレーニングを開始する前にトークナイザーを完全にトレーニングして固定する必要があります。最近の研究では共同最適化が検討されていますが、標準的な手法は依然として厳密に逐次的なものです。
あるトークナイザーで学習させたモデルは、異なるトークナイザーでトークン化されたテキストで微調整することができる。
微調整には、同一のトークン化が必要です。トークン化の異なるテキストを入力すると、モデルは埋め込みを学習していないトークンID、あるいはさらに悪いことに、意味が全く異なる既知のIDを受け取ることになります。そのため、モデルのリリースでは、使用するトークナイザーを必ず明記しています。
トークナイザーのトレーニングには、モデルのトレーニングと同様に、ラベル付きデータが必要です。
トークナイザーは、ラベル付けされていない生のテキストのみで学習します。注釈、タグ、タスク固有のフォーマットは一切必要ありません。この教師なし学習の性質により、高額な人手によるラベル付けなしに、大規模なウェブ規模のコーパスでトークナイザーを学習させることが可能です。
新しい言語領域向けにテキストを前処理する必要がある場合、または既存のトークナイザーでは特定の語彙をうまく処理できない場合は、トークナイザーのトレーニングを選択してください。高性能な言語システムを構築することが目標の場合は、モデルのトレーニングを優先し、カスタムトークン化の必要性を示す説得力のある証拠がない限り、GPT-2、BERT、Llamaなどの既存のトークナイザーを再利用してください。
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