토큰화 (Tokenization)는 거대 언어 모델 (LLMs)의 텍스트 처리 과정에서 기초적인 단계입니다. 텍스트는 먼저 토큰 ID (token IDs)로 토큰화되어야 하며, 그 후 LLMs에 입력됩니다. 비효율적인 토큰화는 긴 토큰 ID 시퀀스를 초래하여 LLMs의 학습 및 추론 속도를 늦춥니다. 토큰 수준 증류 (token-level distillation)와 같은 LLMs 간의 미세한 지식 전이 (fine-grained knowledge transfer) 또한 어휘 (vocabulary)의 불일치로 인해 방해를 받습니다. 이 격차를 해소하기 위해, 우리는 더 나은 토큰 정렬 어휘집 (token alignment lexicon)을 학습함으로써 어휘 적응 (vocabulary adaptation) 성능을 향상시키는 TokAlign++라는 방법을 소개합니다. 소스 (source) 및 타겟 (target) 어휘는 두 개의 서로 다른 언어로 간주되며, 이중 언어 토큰 정렬 어휘집은 단일 언어 토큰 표현 (monolingual token representations)으로부터 학습됩니다. 모델 파라미터 (Model parameters)는 새로운 어휘를 위해 이 이중 언어 어휘집을 따라 재배열되며, 적응을 위해 점진적으로 미세 조정 (fine-tuned)됩니다. 15개 언어에 대한 실험 결과, 우리의 방법은 다국어 텍스트 압축률을 높이고 기존 모델 (vanilla models)의 다국어 능력을 대부분 보존함을 보여줍니다. 기존 모델의 성능을 복구하는 데에는 단 1k 단계 (1k steps)면 충분합니다. 기존 모델 간의 어휘를 통일한 후, 토큰 수준 증류 (token-level distillation)는 단 235M 개의 토큰만으로 베이스 모델 (base model)을 현저하게 개선합니다.