Die bittere Lektion für die Tokenisierung steht bevor

Tokenisierung sollte durch eine allgemeine Methode ersetzt werden, die besser mit Rechenleistung und Daten umgeht. In diesem Artikel betrachten wir die Rolle der Tokenisierung und ihre Fragilität.

Einführung in die Tokenisierung

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) wird die Tokenisierung oft als unverzichtbar angesehen. Doch die Herausforderungen, die mit ihr einhergehen, sind zahlreich. Die Tokenisierung ist nicht nur ein technisches Detail, sondern beeinflusst maßgeblich die Leistung und Effizienz von Modellen. Ein Beispiel für eine gängige Methode der Texttokenisierung ist die Byte-Pair-Encoding (BPE), die ein komprimiertes Vokabular aus einem Datensatz extrahiert, indem sie wiederholt die häufigsten Token-Paare zusammenführt.

Die Probleme der Tokenisierung

Die Tokenisierung ist jedoch nicht ohne ihre Probleme. Sie ist oft der Flaschenhals in der Verarbeitung von Texten durch Transformer-Modelle. Die Notwendigkeit zur Byte-Kompression ergibt sich aus der rechnerischen Komplexität der Aufmerksamkeit, was bedeutet, dass Transformer auf irgendeine Form der Tokenisierung angewiesen sind. In der Praxis bedeutet dies, dass wir mehr Bytes mit einer festen Anzahl von Einträgen in der Einbettungstabelle des Transformers darstellen können.

Die Fragilität der Tokenisierung

Die Geschichte der LLMs ist von Problemen geprägt, die auf die Tokenisierung zurückzuführen sind. Ein Beispiel ist die unzureichende Modellierung von Token, die zu „Glitch-Token“ führt. Diese Probleme sind nicht nur theoretischer Natur, sondern haben praktische Auswirkungen auf die Leistung der Modelle. Die Frage, die sich stellt, ist: Können wir die Tokenisierung einfach ignorieren oder gar löschen?

Alternativen zur Tokenisierung

Die Idee, die Tokenisierung durch eine allgemeinere Methode zu ersetzen, gewinnt an Bedeutung. Ein vielversprechender Kandidat ist der Byte Latent Transformer (BLT), der darauf abzielt, die Tokenisierung zu umgehen, indem er direkt mit Bytes arbeitet. Dies könnte die Effizienz der Modelle erheblich steigern und die Probleme, die mit der Tokenisierung verbunden sind, beseitigen.

Der Byte Latent Transformer (BLT)

Der BLT verwendet einen Patcher, der die dynamischen Patch-Grenzen für einen Stream von Bytes bestimmt. Dies ermöglicht eine kontextuelle Verarbeitung der Bytes, ohne dass eine vorherige Tokenisierung erforderlich ist. Die Architektur des BLT besteht aus einem lokalen Encoder, der die Bytes in Patches umwandelt, und einem globalen Transformer, der diese Patches kontextualisiert.

Ergebnisse und Implikationen

Die ersten Ergebnisse des BLT zeigen vielversprechende Fortschritte in der Leistung im Vergleich zu traditionellen tokenisierten Modellen. Insbesondere in Bezug auf die Effizienz und die Fähigkeit, mit weniger Rechenressourcen auszukommen, könnte der BLT eine wichtige Rolle in der Zukunft der Sprachmodelle spielen.

Fazit

Die Herausforderungen der Tokenisierung sind nicht zu unterschätzen. Die Entwicklung von Modellen, die ohne Tokenisierung auskommen, könnte nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Komplexität verringern. Die Forschung in diesem Bereich ist entscheidend, um die nächste Generation von Sprachmodellen zu gestalten.

Quellenliste:

• Quelle: Die bittere Lektion für die Tokenisierung
• Tokenization and its Fragility
• Byte-Pair Encoding Explained