Как работают различные токенизаторы текста (BPE, WordPiece, SentencePiece, Unigram)?

Токенизаторы — это алгоритмы, которые разбивают текст на более мелкие части (токены) для обработки в NLP. Различия между BPE, WordPiece, SentencePiece и Unigram:

• BPE (Byte Pair Encoding): итеративно объединяет наиболее частые пары символов или подслов в единые токены. Начинается с символов, постепенно формирует подслова. Используется в GPT.

• WordPiece: похож на BPE, но при обучении учитывает вероятность токенов, выбирая разбиения, которые максимизируют вероятность текста. Используется в BERT.

• SentencePiece: не требует предварительной токенизации на слова, работает напрямую с сырым текстом, обучая модели токенизации (обычно BPE или Unigram). Позволяет работать с языками без явных разделителей слов.

• Unigram: основан на вероятностной модели, где набор токенов выбирается так, чтобы максимизировать вероятность текста. При токенизации выбирается разбиение с максимальной суммарной вероятностью.

Все эти методы направлены на баланс между размером словаря и качеством разбиения, позволяя эффективно обрабатывать редкие и новые слова через подсловные токены.