言語AIガイド
SentencePiece のトークン化
SentencePiece は言語に依存しないトークナイザーで、スペースに依存せずに、生のテキストをデータから直接サブワード部分に分割する方法を学習します。
このガイドを聴くAIによるナレーション · ~2 min
概要
どの言語も同じように扱うことで、多言語モデルの構築がはるかに簡単になりました。
ディープダイブ
ほとんどのトークナイザーは単語がスペースで区切られていると想定していますが、スペースを使用しない日本語、中国語、タイ語などの言語ではスペースが壊れます。 2018 年に Google によってリリースされた SentencePiece は、入力をスペースを含む文字の生のストリームとして扱い、データ自体からサブワード単位の語彙を学習することでこれを回避します。これは、スペースを目に見えるマーカー (アンダースコアのようなメタ シンボル) に置き換えることで有名です。そのため、トークン化は完全に元に戻すことができ、いつでも正確な元のテキストを再構築できます。 SentencePiece は、バイトペア エンコーディング (BPE) と Unigram 言語モデルという 2 つの主要なアルゴリズムをサポートしており、後者はその署名メソッドです。言語固有の事前トークン化が必要ないため、同じパイプラインが数百の言語で動作します。そのため、T5、ALBERT、および多くの多言語システムのようなモデルがこれに依存しています。
現実世界の実装
Google の T5 モデル。多言語 Web テキストでトレーニングされた SentencePiece 語彙を使用します。
単語間にスペースがない日本語または中国語のテキストをトークン化すると、単語ベースのトークナイザーが失敗します。
多言語翻訳システム用に 100 以上の言語にわたる単一の共有語彙を構築します。
トークンから元の入力 (スペースを含む) をロスレスで再構築します。空白が重要なコード生成に役立ちます。
SentencePiece トークン化の将来
SentencePiece は、その可逆性と言語の中立性により、多言語およびコード モデルの主力製品であり続けています。この分野では、算術演算、希少言語、および長い数値に悪影響を与えるトークン化の癖を取り除くことを目的として、サブワード語彙を完全にスキップするバイトレベルおよびトークナイザーフリーのアプローチを徐々に模索しています。それでも、SentencePiece の Unigram とバイト フォールバックの設計は、新しいトークナイザーに影響を与え続けており、そのロスレスで生のテキストからトレーニングするという哲学は、近い将来も基礎となるでしょう。
実践する
なぜそれが重要なのか
- 速度とスケール. 言語ワークフローは、一貫性を犠牲にすることなく、より高速に移行できます。
- アクセスと到達範囲. 言語やコミュニケーション スタイルを超えてアクセスが拡張されます。
- より明確な判決. 自動化が繰り返しを処理する間、チームは判断により多くの時間を費やすことができます。
気をつけてください
- 幻覚のような事実が、レポート、サポート フロー、または研究結果に静かに組み込まれる可能性があります。
- 迅速な対応により、同様のリクエスト間で一貫性のない結果が生じる可能性があります。
- アクセス制御が弱いと、機密テキスト データが漏洩する可能性があります。
次のステップ
- 展開する前に、出力形式、トーン、品質基準を定義します。
- 正確さが重要な場合は常に、信頼できる情報源を使って地上対応を行ってください。
- 一か八かの成果物については人間によるレビュー チェックポイントを維持します。
- 失敗パターンを追跡し、プロンプトやワークフローを定期的に再トレーニングします。
探検を続けましょう
よくある質問
SentencePiece のトークン化とは何ですか?
SentencePiece は言語に依存しないトークナイザーで、スペースに依存せずに、生のテキストをデータから直接サブワード部分に分割する方法を学習します。どの言語も同じように扱うことで、多言語モデルの構築がはるかに簡単になりました。
SentencePiece は、従来のトークナイザーが依存していた重要な前提を回避していますか?
SentencePiece は入力を生の文字ストリームとして扱うため、単語間にスペースがない言語でも機能します。
SentencePiece がスペースを表示可能なメタ シンボルに置き換えるのはなぜですか?
スペースを可視マーカーとしてエンコードすると、スペースを含む元のテキストを常に正確に再構築できることになります。
SentencePiece が主にサポートしている 2 つのアルゴリズムはどれですか?
SentencePiece は、Byte-Pair Encoding (BPE) と Unigram 言語モデルを提供しており、Unigram はその署名メソッドです。
Unigram モデルはどのように語彙を構築するのでしょうか?
Unigram は多くの候補部分から開始し、期待値最大化を使用してコーパス尤度に最も寄与しない部分を繰り返し削除します。
SentencePiece トークナイザーを使用していることで有名なのはどのモデルですか?
Google の T5 は、ALBERT や多くの多言語モデルと同様に、SentencePiece 語彙を使用します。