苦い教訓はトークナイゼーションに襲いかかる：LLMの新しい時代？

この記事では、大規模言語モデル（LLM）における遍在する「トークナイゼーション」問題と、その潜在的な解決策を探ります。バイトペアエンコーディング（BPE）などの従来のトークナイゼーション手法は、語彙を効果的に圧縮しますが、モデルの表現能力を制限し、様々な下流の問題を引き起こします。この記事では、トークナイゼーションを回避しようとする様々なアーキテクチャ、ByT5、MambaByte、Hourglass Transformersなどを分析し、最近登場したByte Latent Transformer（BLT）に焦点を当てています。BLTは、バイトシーケンスを動的に分割し、局所エンコーダーとグローバルトランスフォーマーを組み合わせて、計算資源が制限された環境でも、従来のモデルよりも優れた性能とスケーラビリティを実現します。特に、文字レベルのタスクでその能力を発揮します。BLTには課題も残っていますが、この研究はLLM開発の新たな方向性を示唆しており、トークナイゼーションのない時代を切り開く可能性を秘めています。