Como funciona a tokenização? Porque é que se usam subword tokens em vez de palavras inteiras?

A tokenização é o processo de dividir um texto em partes menores — tokens, que podem ser palavras, subpalavras ou caracteres.

Os subwords são usados em vez de palavras inteiras porque:

• Permitem processar de forma eficiente palavras desconhecidas ou raras, dividindo-as em partes familiares.
• Reduzem o tamanho do vocabulário do modelo, o que diminui os requisitos de memória e acelera o treino.
• Melhoram a generalização do modelo, pois ele aprende com partes de palavras, não apenas com palavras inteiras.

Por exemplo, a palavra "непрерывность" pode ser dividida em tokens "не", "прерыв", "ность". Se o modelo encontrar uma nova palavra "непрерывный", poderá reconhecer as partes conhecidas e entender o significado.

Algoritmos como BPE (Byte Pair Encoding) ou WordPiece constroem um vocabulário de subpalavras com base na frequência de sequências de caracteres.