La Amarga Lección Ataca a la Tokenización: ¿Una Nueva Era para los LLM?
Esta publicación profundiza en el problema generalizado de la 'tokenización' en los modelos de lenguaje grandes (LLM) y explora posibles soluciones. Los métodos tradicionales de tokenización, como la codificación Byte-Pair (BPE), si bien son eficaces para comprimir vocabularios, limitan la expresividad del modelo y causan varios problemas posteriores. El artículo analiza varias arquitecturas que intentan eludir la tokenización, incluidas ByT5, MambaByte y Hourglass Transformers, centrándose en el Byte Latent Transformer (BLT) recientemente surgido. El BLT divide dinámicamente las secuencias de bytes, combinando codificadores locales y un transformador global para lograr un mejor rendimiento y escalabilidad que los modelos tradicionales en entornos con recursos informáticos limitados, destacándose especialmente en tareas a nivel de carácter. Si bien el BLT enfrenta desafíos, esta investigación apunta hacia una nueva dirección para el desarrollo de LLM, posiblemente inaugurando una era libre de tokenización.
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