論文の概要: Towards Linguistically-Aware and Language-Independent Tokenization for Large Language Models (LLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03568v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 16:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 21:17:55.396300
• Title: Towards Linguistically-Aware and Language-Independent Tokenization for Large Language Models (LLMs)
• Title（参考訳）: 言語モデル(LLM)の言語的認識と言語非依存化に向けて
• Authors: Abrar Rahman, Garry Bowlin, Binit Mohanty, Sean McGunigal,
• Abstract要約: 本稿では,最先端の大規模言語モデル(LLM)が採用するトークン化手法について述べる。 本研究は,これらのモデル間で観測されるトークン化の多様性を評価し,サブワードトークン化における言語表現の課題について検討する。 本研究の目的は、この領域以降のAIサービスの開発において、一般化可能な国際化(I18N)の実践を促進することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09374652839580183
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive study on the tokenization techniques employed by state-of-the-art large language models (LLMs) and their implications on the cost and availability of services across different languages, especially low resource languages. The analysis considers multiple LLMs, including GPT-4 (using cl100k_base embeddings), GPT-3 (with p50k_base embeddings), and DaVinci (employing r50k_base embeddings), as well as the widely used BERT base tokenizer. The study evaluates the tokenization variability observed across these models and investigates the challenges of linguistic representation in subword tokenization. The research underscores the importance of fostering linguistically-aware development practices, especially for languages that are traditionally under-resourced. Moreover, this paper introduces case studies that highlight the real-world implications of tokenization choices, particularly in the context of electronic health record (EHR) systems. This research aims to promote generalizable Internationalization (I18N) practices in the development of AI services in this domain and beyond, with a strong emphasis on inclusivity, particularly for languages traditionally underrepresented in AI applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最先端の大規模言語モデル (LLM) が採用するトークン化技術と,それらが様々な言語,特に低リソース言語におけるサービスのコストと可用性に与える影響を包括的に研究する。 この分析では、GPT-4(cl100k_base埋め込み)、GPT-3(p50k_base埋め込み)、DaVinci(r50k_base埋め込み)を含む複数のLCMと、広く使用されているBERTベーストークンーザが検討されている。 本研究は,これらのモデル間で観測されるトークン化の多様性を評価し,サブワードトークン化における言語表現の課題について検討する。 この研究は、特に伝統的にリソース不足の言語に対して、言語的に認識された開発プラクティスを育むことの重要性を強調している。 さらに,電子健康記録(EHR)システムにおけるトークン化選択の現実的意味を強調するケーススタディを紹介する。 本研究の目的は、AIアプリケーションで伝統的に表現されていない言語において、この領域以上のAIサービスの開発において、一般化可能な国際化(I18N)の実践を促進することである。

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