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ToaST는 재귀적 추론 절차를 통해 압축을 최적화하는 새로운 서브워드 토큰화 방법론입니다. 바이트 n-gram 빈도수를 기반으로 분할 트리를 구성하며, 정수 계획법을 통해 토큰 수를 최소화하는 최적의 어휘 사전을 생성합니다.
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원문 바로가기우리는 새로운 재귀적 추론 절차(recursive inference procedure) 하에서 압축을 직접 최적화하는 서브워드 토큰화(subword tokenization) 방법인 Tokenization with Split Trees (ToaST)를 소개합니다. ToaST는 어떠한 어휘 사전(vocabulary)과도 독립적으로, 미리 계산된 바이트 n-gram 빈도수를 사용하여 각 프리토큰(pretoken)을 완전 이진 트리(full binary tree)로 탐욕적(greedily)으로 분할합니다. 어휘 사전이 주어지면, 추론 과정은 각 분할 트리를 재귀적으로 내려가며 각 경로에서 도달하는 첫 번째 어휘 사전 내 노드(in-vocabulary node)를 방출합니다. 어휘 사전 선택은 이 추론 절차 하에서 모든 분할 트리에 대한 총 토큰 수를 최소화하는 정수 계획법(Integer Program, IP)으로 공식화됩니다. 선형 계획법(Linear Programming, LP) 완화(relaxation)는 실제 적용 시 정수 값에 가깝게 나타나며, 증명 가능한 근사 최적(near-optimal) 어휘 사전을 생성합니다. 훈련 시간은 경험적으로 분할 트리의 수에 따라 이차 함수적으로(quadratically) 증가합니다. 영어 텍스트에 대해 ToaST는 어휘 사전 크기가 40,960 이상일 때 BPE, WordPiece, UnigramLM과 비교하여 토큰 수를 11% 이상 줄였으며, 이 토크나이저를 사용하는 모델의 추론 토큰 수를 줄임으로써 유효 컨텍스트 길이(effective context length)를 확장합니다. 또한 ToaST는 이러한 베이스라인들보다 일반적인 단일 바이트 토큰을 더 적게 사용하여 Renyi 효율성(Renyi efficiency)을 크게 개선했습니다. 1.5B 파라미터 언어 모델을 훈련하는 실험에서 ToaST는 가장 높은 CORE 점수를 달성하였으며, 세 가지 중 두 가지에서 유의미한 차이를 보이며 베이스라인보다 2.6%~7.6% 높은 성능을 기록했고, 22개의 개별 작업 중 13개에서 가장 좋은 점수를 기록했습니다.