テキストをマークアップする方法によって、言語モデルが変わるかどうかが決まることをご存知ですか? 珍しい言語や特殊なドメインを使用してドキュメントをマークアップしたいと思ったことはありますか? テキストをマークアップに分割するのは面倒なことではなく、言語を実用的なインテリジェンスに変えるための入り口となります。このストーリーでは、BERT だけでなくすべての LL.M について、トークン化について知っておくべきことをすべて教えます。
前回の記事では、BERT について説明し、その理論的基礎とトレーニング メカニズムを調査し、BERT を微調整して質問応答システムを作成する方法について説明しました。この画期的なモデルの複雑さをさらに調査する中で、今度は縁の下の力持ちの 1 つであるトークン化に焦点を当てます。
わかります。トークン化は、モデルのトレーニングというエキサイティングなプロセスとの間にある、退屈な最後の障害のように思えます。信じてください、私も以前はそう思っていました。しかし、私がここで伝えたいのは、トークン化は単なる「必要悪」ではなく、それ自体が芸術形式であるということです。
このストーリーでは、トークン化パイプラインの各部分を調べます。一部のステップは簡単なもの (正規化や前処理など) ですが、他のステップ (モデリング部分など) は各トークナイザーを固有のものにします。
この記事を読み終わる頃には、BERT トークナイザーの詳細を理解できるだけでなく、独自のデータで BERT トークナイザーをトレーニングできるようになります。冒険したい場合は、独自の BERT モデルを最初からトレーニングするときに、ツールを使用してこの重要なステップをカスタマイズすることもできます。
テキストをマークアップに分割するのは面倒なことではなく、言語を実用的なインテリジェンスに変えるための入り口となります。
では、なぜトークン化がそれほど重要なのでしょうか? 基本的に、トークン化は翻訳機能であり、人間の言語を受け取り、それを機械が理解できる言語、つまり数値に翻訳します。ただし、落とし穴があります。この翻訳プロセス中、トークナイザーは意味の検索と計算の重要なバランスを維持する必要があります。