نابرابری‌های توکن‌سازی به عنوان سوگیری زیرساختی در مدل‌های زبانی بزرگ

فهرست مطالب

1. مقدمه

پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پردازش زبان طبیعی را متحول کرده‌اند، با این حال این تحولات به‌طور نامتناسبی بر زبان‌های پربار متمرکز مانده‌اند، به‌ویژه انگلیسی. این امر موانع قابل توجهی برای اکثر زبان‌های جهان که در تحقیقات و استقرار فناوری کمتر نمایندگی شده‌اند ایجاد می‌کند. توکن‌سازی، مرحله پیش‌پردازش اساسی که متن خام را به واحدهای زیرکلمه تبدیل می‌کند، به عنوان عاملی حیاتی اما کمتر کاوش شده در ایجاد این نابرابری‌ها ظاهر می‌شود.

2. روش‌شناسی تحقیق

2.1 چارچوب آزمایشی

این مطالعه یک ارزیابی بین‌زبانی در مقیاس بزرگ از کارایی توکن‌سازی در بیش از ۲۰۰ زبان با استفاده از معیار FLORES-200 انجام داد. یک چارچوب آزمایشی استاندارد با پروتکل‌های پیش‌پردازش و نرمال‌سازی یکسان اعمال شد و به دنبال آن توکن‌سازی یکنواخت از طریق کتابخانه tiktoken در تمام نمونه‌های زبانی انجام گرفت.

2.2 معیارهای ارزیابی

آمارهای جامع توکن‌سازی با استفاده از معیارهای ارزیابی تثبیت‌شده جمع‌آوری شد:

• توکن در هر جمله (TPS): میانگین تعداد توکن‌های مورد نیاز برای نمایش یک جمله را اندازه‌گیری می‌کند
• هزینه نسبی توکن‌سازی (RTC): در مقایسه با خطوط پایه انگلیسی برای کمی‌سازی نابرابری‌های کارایی معیارسازی شده است

3. نتایج و تحلیل

3.1 کارایی توکن‌سازی بین‌زبانی

تحلیل بین‌زبانی نابرابری‌های قابل توجه و سیستماتیک را آشکار می‌سازد: زبان‌های با خط لاتین به‌طور مداوم کارایی توکن‌سازی بالاتری نشان می‌دهند، در حالی که زبان‌های غیرلاتین و دارای ریخت‌شناسی پیچیده تورم توکن بسیار بیشتری را متحمل می‌شوند. نسبت‌های هزینه نسبی توکن‌سازی اغلب برای زبان‌های کمتر نمایندگی شده در مقایسه با خطوط پایه انگلیسی به ۳-۵ برابر بالاتر می‌رسد.

3.2 پیامدهای هزینه محاسباتی

این ناکارآمدی‌های توکن‌سازی به هزینه‌های محاسباتی افزایش یافته و استفاده مؤثر از زمینه کاهش یافته برای زبان‌های کمتر نمایندگی شده تبدیل می‌شوند. این مطالعه نشان می‌دهد که گویشوران زبان‌های کم‌منبع و غیرلاتین با معایب محاسباتی نامتناسبی در سیستم‌های فعلی هوش مصنوعی مواجه هستند.

4. چارچوب فنی

4.1 فرمول‌بندی‌های ریاضی

معیارهای اصلی به‌صورت ریاضی به‌این‌ترتیب تعریف می‌شوند:

توکن در هر جمله (TPS): $TPS = \frac{\sum_{i=1}^{N} t_i}{N}$ که در آن $t_i$ تعداد توکن‌ها در جمله $i$ و $N$ کل جملات است

هزینه نسبی توکن‌سازی (RTC): $RTC = \frac{TPS_{lang}}{TPS_{en}}$ که در آن $TPS_{en}$ خط پایه انگلیسی است

عامل تورم توکن: $TIF = \frac{RTC_{non-latin}}{RTC_{latin}}$ که نابرابری بین انواع خط را کمی‌سازی می‌کند

4.2 جزئیات پیاده‌سازی

در حالی که این مطالعه پیاده‌سازی کد خاصی ارائه نمی‌دهد، روش‌شناسی را می‌توان از طریق این چارچوب شبه‌کد نمایش داد:

# شبه‌کد: تحلیل کارایی توکن‌سازی
for language in FLORES_200_LANGUAGES:
    corpus = load_corpus(language)
    normalized_text = apply_normalization(corpus)
    tokens = tiktoken_tokenize(normalized_text)
    
    tps = calculate_tokens_per_sentence(tokens)
    rtc = tps / english_baseline_tps
    
    store_metrics(language, tps, rtc)

analyze_cross_linguistic_patterns(metrics_dataset)
identify_infrastructure_biases(statistical_analysis)

5. جهت‌های آینده

تحقیقات آینده باید توسعه راهبردهای توکن‌سازی آگاهانه از زبان‌شناسی و روش‌های ساخت واژگان تطبیقی که تنوع گونه‌شناختی را دربر می‌گیرند در اولویت قرار دهند. جهت‌های کلیدی شامل موارد زیر است:

• توکن‌سازی تطبیقی: توسعه الگوریتم‌های توکن‌سازی حساس به خط و ریخت‌شناسی
• ساخت واژگان پویا: پیاده‌سازی واحدهای زیرکلمه خاص خانواده زبانی
• بهینه‌سازی انتقال بین‌زبانی: بهبود اشتراک‌گذاری دانش بین زبان‌های پربار و کم‌منبع
• توسعه معیار: ایجاد چارچوب‌های ارزیابی جامع برای برابری توکن‌سازی چندزبانه

6. مراجع

1. Devlin, J., et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT.
2. Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
3. Conneau, A., et al. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. ACL.
4. Joshi, P., et al. (2020). The State and Fate of Linguistic Diversity and Inclusion in the NLP World. ACL.
5. Winata, G. I., et al. (2021). Challenges and Opportunities in Code-Switching: Multilingual NLP Perspectives. EMNLP.
6. Ruder, S. (2020). Why You Should Do NLP Beyond English. arXiv:2004.15012.
7. Kudo, T. (2018). Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates. ACL.
8. Wu, S., & Dredze, M. (2019). Beto, Bentz, Becas: The Surprising Cross-Lingual Effectiveness of BERT. EMNLP.
9. Goyal, N., et al. (2022). The FLORES-200 Evaluation Benchmark for Low-Resource and Multilingual Machine Translation. NeurIPS.
10. Sennrich, R., et al. (2016). Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units. ACL.