ДалееСледующее руководство
Токенизация подслов
Языковой ИИ
РУКОВОДСТВО ПО ЯЗЫКУ ИИ
Токенизация SentencePiece
SentencePiece — это независимый от языка токенизатор, который учится разбивать необработанный текст на части подслов непосредственно из данных, не полагаясь на пробелы.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Благодаря одинаковому подходу к любому языку создание многоязычных моделей стало намного проще.
Глубокое погружение
Большинство токенизаторов предполагают, что слова разделены пробелами, что нарушается для таких языков, как японский, китайский или тайский, которые их не используют. SentencePiece, выпущенный Google в 2018 году, обходит эту проблему, рассматривая входные данные как необработанный поток символов (включая пробелы) и изучая словарь подслов из самих данных. Он, как известно, заменяет пробелы видимым маркером (мета-символом, похожим на подчеркивание), поэтому токенизация полностью обратима: вы всегда можете восстановить точный исходный текст. SentencePiece поддерживает два основных алгоритма: кодирование пар байтов (BPE) и языковую модель Unigram, причем последний является методом подписи. Поскольку он не требует предварительной токенизации для конкретного языка, один и тот же конвейер работает на сотнях языков, поэтому на него полагаются такие модели, как T5, ALBERT и многие многоязычные системы.
Реальная реализация
Модель T5 Google, в которой используется словарь SentencePiece, обученный на многоязычном веб-тексте.
Токенизация японского или китайского текста, в котором нет пробелов между словами, где токенизаторы на основе слов не работают.
Создание единого общего словаря на более чем 100 языках для многоязычной системы перевода.
Восстановление исходного ввода (включая пробелы) без потерь из токенов, что полезно для генерации кода, где важны пробелы.
Будущее токенизации SentencePiece
SentencePiece остается рабочей лошадкой для многоязычных моделей кода благодаря своей обратимости и языковой нейтральности. В этой области постепенно изучаются подходы на уровне байтов и без токенизатора, которые полностью пропускают словари подслов, стремясь устранить особенности токенизации, которые вредят арифметике, редким языкам и длинным числам. Несмотря на это, Unigram и байтовый резервный дизайн SentencePiece продолжают влиять на новые токенизаторы, а его философия обучения без потерь и обучения из необработанного текста останется основополагающей в ближайшем будущем.
Применение на практике
Почему это важно
- Скорость и масштаб. Языковые рабочие процессы могут развиваться быстрее, не жертвуя при этом согласованностью.
- Доступ и охват. Это расширяет доступ к различным языкам и стилям общения.
- Более четкие решения. Команды могут тратить больше времени на принятие решений, в то время как автоматизация занимается повторением.
Следите за
- Галлюцинированные факты могут незаметно войти в отчеты, потоки поддержки или результаты исследований.
- Незамедлительная чувствительность может привести к противоречивым результатам по схожим запросам.
- Конфиденциальные текстовые данные могут быть раскрыты, если контроль доступа слабый.
Следующие шаги
- Перед развертыванием определите выходной формат, тон и стандарты качества.
- Наземные ответы с помощью надежных источников, когда точность имеет значение.
- Обеспечьте контрольную точку человеческого контроля для получения важных результатов.
- Отслеживайте закономерности сбоев и регулярно обновляйте подсказки или рабочие процессы.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the SentencePiece Tokenization quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Что такое токенизация SentencePiece?
SentencePiece — это независимый от языка токенизатор, который учится разбивать необработанный текст на части подслов непосредственно из данных, не полагаясь на пробелы. Благодаря одинаковому подходу к любому языку создание многоязычных моделей стало намного проще.
Какого ключевого предположения SentencePiece избегает, на что полагаются традиционные токенизаторы?
SentencePiece обрабатывает ввод как необработанный поток символов, поэтому он работает даже для языков без пробелов между словами.
Почему SentencePiece заменяет пробелы видимым метасимволом?
Кодирование пробелов в качестве видимого маркера означает, что исходный текст, включая пробелы, всегда можно точно восстановить.
Какие два алгоритма в первую очередь поддерживает SentencePiece?
SentencePiece предлагает кодировку пар байтов (BPE) и языковую модель Unigram, причем Unigram является методом подписи.
Как модель Unigram формирует свой словарный запас?
Unigram начинает со многих частей-кандидатов и итеративно удаляет те, которые меньше всего влияют на вероятность формирования корпуса, используя максимизацию ожиданий.
Какая модель, как известно, использует токенизатор SentencePiece?
T5 Google использует словарь SentencePiece, как и ALBERT и многие многоязычные модели.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме