Eficiencia de la tokenización de los actuales modelos lingüísticos fundamentales para el idioma ucraniano

Área de la Ciencia:

• Procesamiento del lenguaje natural
• Lingüística computacional

Sus antecedentes:

• Los grandes modelos lingüísticos (LLM) se utilizan cada vez más en entornos multilingües.
• La eficiencia de la tokenización es un desafío importante para los idiomas de bajo recurso, que afecta la velocidad, el costo y el rendimiento.
• Los modelos de lengua ucraniana se enfrentan a obstáculos específicos debido a la subrepresentación en los vocabularios tokenizadores existentes.

Objetivo del estudio:

• Comparar el rendimiento de varios tokenizers para LLMs entrenados específicamente para el idioma ucraniano.
• Medir la fertilidad de la tokenización para modelos de última generación en texto ucraniano general y específico de dominio.
• Investigar la eficacia de un enfoque de transliteración para mejorar la eficiencia de la tokenización ucraniana sin pérdida de datos.

Principales métodos:

• Análisis comparativo de múltiples tokenizers aplicados al texto ucraniano.
• Mediciones de fertilidad de tokenización para los LLM actuales de SOTA.
• Evaluación experimental de una estrategia de transliteración para mejorar la tokenización.

Principales resultados:

• Identificó ineficiencias significativas en los tokenizadores actuales de LLM para el idioma ucraniano.
• Fertilidad de tokenización cuantificada en diferentes modelos y dominios de idioma ucraniano.
• Se han demostrado mejoras potenciales en la eficiencia de la tokenización utilizando un método de transliteración.

Conclusiones:

• Los tokenizadores LLM existentes presentan desventajas para el modelado del idioma ucraniano.
• El estudio destaca los desafíos en el costo computacional y la velocidad de procesamiento para los idiomas de bajos recursos como el ucraniano.
• La transliteración ofrece una estrategia viable para mitigar las ineficiencias de la tokenización y mejorar la accesibilidad de LLM para el ucraniano.