Отделение токенизации: Как чрезмерно токенизированные трансформеры изменяют масштабирование словаря в языковых моделях

Токенизация и её значение для языковых моделей

Токенизация играет ключевую роль в производительности и масштабируемости больших языковых моделей (LLMs). Однако её влияние на обучение моделей и эффективность остаётся недостаточно исследованным. Новая концепция, представленная в рамках Over-Tokenized Transformers, предлагает новые пути для повышения эффективности и производительности моделей.

Проблемы традиционной токенизации

Традиционные методы токенизации используют одинаковые словари для обработки входных данных и предсказания выходных данных. Это приводит к тому, что большие модели могут обрабатывать длинные последовательности, в то время как меньшие модели сталкиваются с трудностями из-за слишком детализированных предсказаний.

Решение: Over-Tokenized Transformers

Новая структура разделяет токенизацию входных и выходных данных, что позволяет улучшить производительность моделей. Over-Encoding увеличивает размер входного словаря, используя иерархические векторные представления, а Over-Decoding предсказывает несколько будущих токенов последовательно, что улучшает обучение.

Преимущества нового подхода

Увеличение производительности: Модели с Over-Encoding показали значительное снижение потерь при обучении.
Ускорение сходимости: Уменьшение количества шагов, необходимых для достижения сходимости, в 3-5 раз.
Эффективность использования памяти: Увеличение размера входного словаря не приводит к значительному увеличению затрат на память и вычисления.

Практическое применение

Этот подход предлагает недорогой путь для обновления существующих архитектур. Внедрение Over-Encoding требует минимальных изменений в коде, но приносит немедленные выгоды в эффективности.

Как использовать ИИ в вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.