자연어 모델을 위한 대안적 토큰화 및 표현 방식에 대한 고찰.
이 글에서는 자연어 모델의 토큰화 방식에 대해 새로운 대안을 제안하고 있습니다. 현행의 BPE와 SentencePiece 등의 토큰화 기법은 통계적 구조는 잘 캡처하지만, 의미적 관계에 따라 정리되지 않는다는 문제를 지적합니다. 제안된 방식은 개념 사이의 의미적 유사성을 반영한 코드 매핑을 통해 의미적 구조를 직접적으로 표현할 수 있도록 하려는 것입니다. 이 과정은 의미 그래프를 구축하고, 개념의 상징적 인코딩을 학습하며, 이 인코딩이 의미적 거리와 상관관계를 갖도록 최적화하는 단계로 구성됩니다.
Exploring an alternative tokenization scheme for language models reflecting semantic relationships.
This article discusses a proposed alternative tokenization and representation scheme for language models. It points out that current tokenizers like BPE and SentencePiece capture statistical structures well but do not explicitly organize tokens based on semantic relationships. The suggested approach aims to create a mapping between concepts and symbolic codes reflecting their semantic similarity. This process involves constructing a semantic graph, learning symbolic encoding, and optimizing the representation to correlate with semantic distances.