論文の概要: Greed is All You Need: An Evaluation of Tokenizer Inference Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01289v2
• Date: Fri, 31 May 2024 08:07:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 19:42:50.744245
• Title: Greed is All You Need: An Evaluation of Tokenizer Inference Methods
• Title（参考訳）: トケナイザー推論手法の評価
• Authors: Omri Uzan, Craig W. Schmidt, Chris Tanner, Yuval Pinter,
• Abstract要約: 4つの異なるアルゴリズムと3つの語彙サイズにまたがる7つのトークン化手法の制御解析を行う。 我々は,最もよく使われているトークン化剤に対して,グリーディ推論が驚くほどよく機能し,最近導入された文脈的にインフォームドされたトークン化剤であるSaGeが,形態的アライメントにおいて他の全てより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.300681074103876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While subword tokenizers such as BPE and WordPiece are typically used to build vocabularies for NLP models, the method of decoding text into a sequence of tokens from these vocabularies is often left unspecified, or ill-suited to the method in which they were constructed. We provide a controlled analysis of seven tokenizer inference methods across four different algorithms and three vocabulary sizes, performed on a novel intrinsic evaluation suite we curated for English, combining measures rooted in morphology, cognition, and information theory. We show that for the most commonly used tokenizers, greedy inference performs surprisingly well; and that SaGe, a recently-introduced contextually-informed tokenizer, outperforms all others on morphological alignment.
• Abstract（参考訳）: BPEやWordPieceのようなサブワードトークンーは一般的にNLPモデルの語彙を構築するのに使用されるが、これらの語彙からトークンの列にテキストを復号する手法は、しばしば未特定のまま残されるか、それらが構築された方法に不適当である。 本研究では,4つの異なるアルゴリズムと3つの語彙サイズにまたがる7つのトークンライザ推論手法の制御分析を行い,形態学,認知,情報理論に根ざした指標を組み合わせて,我々が英語でキュレーションした内在的評価スイートで実施した。 我々は,最もよく使われているトークン化剤に対して,グリーディ推論が驚くほどよく機能し,最近導入された文脈的にインフォームドされたトークン化剤であるSaGeが,形態的アライメントにおいて他の全てより優れていることを示す。

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