LLM推論速度に影響を与えるBPEとWordPieceのトークナイズ構造の違い

LLM推論速度に影響を与えるBPEとWordPieceのトークナイズ構造の違いとは

LLM推論速度に影響を与えるBPEとWordPieceのトークナイズ構造の違いとは、大規模言語モデル（LLM）がテキストを処理する際に用いるトークン化アルゴリズムであるBPE（Byte Pair Encoding）とWordPieceが、そのトークン分割方法の差異により、生成されるトークン数や語彙サイズ、さらには推論の計算コストや速度に違いをもたらす現象を指します。BPEは、最も頻繁に現れるバイトペアを結合して新しいトークンを生成し、語彙を拡張していく手法です。一方、WordPieceは、統計的モデルに基づき、サブワードが語彙に加わることで全体の尤度が最大化されるようにトークンを結合します。この違いにより、WordPieceは未知語の処理に強く、より最適化された語彙を構築しやすい傾向があります。結果として、同じテキストでもBPEとWordPieceではトークン分割の結果が異なり、生成されるトークン数や語彙サイズに差が生じます。トークン数が少なければLLMの入力シーケンス長が短縮され、推論時の計算負荷が軽減され、速度向上が期待できます。これらのトークナイザーは、Hugging Faceなどのフレームワークで提供され、LLM開発の効率化に貢献する「フレームワークのトークナイザー」の一部として位置づけられます。

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