Cum funcționează tokenizarea? De ce se folosesc subword-tokens în loc de cuvinte întregi?

Tokenizarea este procesul de împărțire a textului în părți mai mici — tokenuri, care pot fi cuvinte, subcuvinte sau caractere.

Subtokenurile sunt folosite în locul cuvintelor întregi deoarece:

• Permite procesarea eficientă a cuvintelor necunoscute sau rare, împărțindu-le în părți familiare.
• Reduc dimensiunea vocabularului modelului, ceea ce scade cerințele de memorie și accelerează antrenamentul.
• Îmbunătățește generalizarea modelului, deoarece acesta învață din părți de cuvinte, nu doar din cuvinte întregi.

De exemplu, cuvântul "непрерывность" poate fi împărțit în tokenuri "не", "прерыв", "ность". Dacă modelul întâlnește un cuvânt nou "непрерывный", va putea recunoaște părțile familiare și înțelege sensul.

Algoritmi precum BPE (Byte Pair Encoding) sau WordPiece construiesc un vocabular de subcuvinte bazat pe frecvența secvențelor de caractere întâlnite.