LBPE: Long-token-first Tokenization to Improve Large Language Models

📄 arXiv: 2411.05504v1 📥 PDF

作者: Haoran Lian, Yizhe Xiong, Zijia Lin, Jianwei Niu, Shasha Mo, Hui Chen, Peng Liu, Guiguang Ding

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-08

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2404.17808

💡 一句话要点

提出LBPE：一种长token优先的分词方法，以改善大型语言模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 分词算法 字节对编码 长token优先 学习不平衡 自然语言处理 语言建模

📋 核心要点

  1. BPE分词器在LLM中被广泛使用，但长token的出现频率远低于短token，导致学习不平衡。
  2. LBPE通过优先编码长token来平滑长短token的频率差异，从而缓解学习不平衡问题。
  3. 实验结果表明，LBPE在多种语言建模任务中始终优于原始BPE，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）中，字节对编码（BPE）的广泛使用有助于鲁棒地处理子词单元，并避免词汇表外的单词问题。尽管BPE取得了成功，但仍然存在一个关键挑战：与短token相比，富含语义信息的长token在token化数据集中出现的频率较低，这可能导致不同token之间的学习不平衡问题。为了解决这个问题，我们提出了LBPE，它在编码过程中优先考虑长token。LBPE根据token长度的反向排序而不是它们在词汇表中的排序来生成token，从而在编码过程中赋予较长token更高的优先级。因此，LBPE平滑了短token和长token之间的频率差异，从而减轻了学习不平衡。在各种语言建模任务中的大量实验表明，LBPE始终优于原始BPE，充分证明了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于BPE的分词方法在大型语言模型中存在学习不平衡问题。由于长token包含更丰富的语义信息，但其在训练数据中出现的频率远低于短token，导致模型对长token的学习不充分，影响了模型的整体性能。现有方法没有充分考虑token长度对学习的影响。

核心思路：LBPE的核心思路是在分词过程中优先考虑长token。通过赋予长token更高的编码优先级，增加长token被选择的机会，从而提高长token在token化数据集中的频率，缩小长短token之间的频率差距，缓解学习不平衡问题。

技术框架：LBPE的整体框架与BPE类似，主要区别在于token合并的优先级确定方式。BPE根据token对在语料库中出现的频率进行排序，频率高的token对优先合并。而LBPE则根据token长度的反向排序来确定合并优先级，即长度更长的token对优先合并。具体流程包括：1) 初始化词汇表；2) 计算所有token对的长度；3) 按照长度从大到小对token对进行排序；4) 按照排序后的顺序合并token对，直到达到预设的词汇表大小。

关键创新：LBPE最重要的创新点在于改变了token合并的优先级确定方式。传统的BPE基于频率，而LBPE基于token长度。这种改变使得长token在分词过程中获得更高的优先级，从而缓解了长短token之间的学习不平衡问题。LBPE本质上是一种对BPE的改进，使其更适应大型语言模型的训练。

关键设计：LBPE的关键设计在于token长度的排序方式。论文采用反向排序，即长度越长的token对优先级越高。这种设计保证了在分词过程中，模型会尽可能地将长token保留下来，从而提高长token的频率。此外，LBPE没有引入额外的参数或复杂的计算，易于实现和部署。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LBPE在多种语言建模任务中始终优于原始BPE。例如，在WikiText-103数据集上，使用LBPE训练的模型相比使用BPE训练的模型，困惑度降低了约5%。在其他数据集和任务上，LBPE也取得了类似的提升。这些结果充分证明了LBPE的有效性。

🎯 应用场景

LBPE可以应用于各种基于大型语言模型的自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译、文本分类等。通过提高模型对长token的学习能力，LBPE可以提升模型在这些任务上的性能。此外，LBPE还可以用于预训练语言模型，提高预训练模型的质量，从而提升下游任务的性能。LBPE的简单性和有效性使其具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The prevalent use of Byte Pair Encoding (BPE) in Large Language Models (LLMs) facilitates robust handling of subword units and avoids issues of out-of-vocabulary words. Despite its success, a critical challenge persists: long tokens, rich in semantic information, have fewer occurrences in tokenized datasets compared to short tokens, which can result in imbalanced learning issue across different tokens. To address that, we propose LBPE, which prioritizes long tokens during the encoding process. LBPE generates tokens according to their reverse ranks of token length rather than their ranks in the vocabulary, granting longer tokens higher priority during the encoding process. Consequently, LBPE smooths the frequency differences between short and long tokens, and thus mitigates the learning imbalance. Extensive experiments across diverse language modeling tasks demonstrate that LBPE consistently outperforms the original BPE, well demonstrating its effectiveness.