Unigram 토크나이저는 어휘 사전(vocabulary)을 편집하기 용이한 우아한 표현 방식을 사용하지만, 그 학습 과정은 상대적으로 무겁고 복잡합니다. 우리는 토큰 리스트(token-list) 표현 방식은 유지하면서, BPE에서 유도된 시드 어휘(seed vocabulary), 최소 토큰 경로에서의 Hard EM, 그리고 단일 평면 점수 가지치기(flat score-pruning) 단계를 사용하여 학습을 단순화한 MinGram (Minimalist Unigram)을 소개합니다. 이를 통해 접미사 배열(suffix array), 순방향-역방향 패스(forward-backward pass), 그리고 반복적인 가지치기 루프(iterative prune loop)를 제거하여, 토크나이저 추론(inference) 자체 외에는 거의 요구되지 않는 절차를 구현했습니다. 토큰 수를 주요 목표로 설정하고 Unigram 점수를 오직 동점자 처리(tiebreak) 용도로만 사용함으로써, MinGram은 순수 토큰 수 기반 방식의 압축률을 유지하는 동시에 확률론적 방식의 형태소 정렬(morphological alignment) 및 다운스트림 품질을 상당 부분 보존합니다. 6개 언어에 걸친 실험에서 MinGram은 BPE와 표준 Unigram 모두보다 더 나은 압축 성능을 보였으며, 압축 중심 변형 모델은 가장 강력한 토큰 수 기반 압축기들과 대등한 성능을 보이면서도 실질적으로 훨씬 더 높은 형태소 정렬 성능을 유지했습니다. 통제된 다운스트림 언어 모델(language-model) 학습에서, MinGram을 포함한 Unigram 계열 토크나이저들은 bits-per-byte 측면에서 BPE를 지속적으로 능가했습니다.