分词的诅咒:在大语言模型中,文本分词(tokenization)这一预处理步骤存在的问题,以及这些问题对模型性能的影响

分类:大语言模型 | 热度:103 ℃

百度、ModelBest和UCPH的研究人员发布论文 ,论文的主题是探讨了在大语言模型(LLMs)中,文本分词(tokenization)这一预处理步骤存在的问题,以及这些问题对模型性能的影响。分词是将原始文本转换成一系列子词(subword)标识符的过程,这个过程对拼写错误、文本长度变化非常敏感,并且往往忽略了词内结构,论文中将这些问题统称为“分词的诅咒”。

例如,你要教一个机器人理解人类的语言。首先,你需要把句子分解成它能理解的小片段,这些小片段就像是单词的“积木块”。但是,如果这些“积木块”拼错了,或者它们的长度和形状变了,机器人可能就会理解错误。论文中讲的就是这个问题,并且研究了怎么解决它。

主要功能:

  • 系统地研究了分词对大型语言模型性能的影响。
  • 提出了评估模型对分词问题敏感性的方法。

主要特点:

  1. 深入分析:对分词过程中可能出现的问题进行了深入分析。
  2. 实验验证:通过一系列实验来验证分词问题对模型性能的具体影响。
  3. 解决方案:提出了使用BPE-dropout(字节对编码的dropout变体)等方法来缓解分词问题。

工作原理:

  • 分词问题识别:识别了分词过程中对拼写错误、长度变化和词内结构不敏感的问题。
  • 系统评估:通过复杂问题解决、词结构探测和对印刷变异的韧性三个关键研究问题来评估这些问题。
  • BPE-dropout:使用BPE-dropout作为一种正则化手段,通过在分词时随机丢弃一些字节对合并,增加模型对不同词组合的鲁棒性。

具体应用场景:

  1. 自然语言处理:在自然语言处理的各种任务中,如文本分类、情感分析等,提高模型对输入文本变化的鲁棒性。
  2. 机器翻译:在机器翻译中,确保模型能够准确处理源语言的词汇,即使在面对拼写变异或不规则文本时也能保持高性能。
  3. 问答系统:在问答系统中,使模型能够更好地理解问题的文本结构,从而提供更准确的答案。

论文的研究表明,尽管扩大模型规模可以部分缓解分词问题,但LLMs仍然对拼写错误和其他文本格式变化敏感。通过实验,论文还展示了BPE-dropout等正则化方法可以提高模型对这些问题的韧性。此外,论文承诺将发布代码和数据,以促进进一步的研究。

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