সংজ্ঞা
টোকেনাইজেশন হল টেক্সটকে ছোট ছোট ইউনিটে (টোকেন) বিভক্ত করার প্রক্রিয়া, যেমন শব্দ, সাবওয়ার্ড বা অক্ষর, যা ভাষা মডেলের ইনপুট হিসেবে কাজ করে।
উদ্দেশ্য
উদ্দেশ্য হল LLM-এ প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য পাঠ্যকে পরিচালনাযোগ্য উপাদানে মানসম্মত করা।
গুরুত্ব
- এনএলপিতে মৌলিক প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ ধাপ।
- শব্দভান্ডারের আকার এবং দক্ষতার উপর প্রভাব ফেলে।
- টোকেনাইজেশনের পছন্দগুলি নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে।
- এম্বেডিং এবং মডেল প্রশিক্ষণের সাথে সম্পর্কিত।
কিভাবে এটা কাজ করে
- টোকেনাইজেশন স্কিম (শব্দ, সাবওয়ার্ড, অক্ষর) সংজ্ঞায়িত করুন।
- ইনপুট টেক্সটে টোকেনাইজার প্রয়োগ করুন।
- সংখ্যাসূচক আইডিতে টোকেন ম্যাপ করুন।
- প্রক্রিয়াকরণের জন্য মডেলে টোকেন ফিড করুন।
- আউটপুট টোকেনগুলিকে টেক্সটে রূপান্তর করুন।
উদাহরণ (বাস্তব জগৎ)
- জিপিটি মডেলগুলিতে ব্যবহৃত বাইট পেয়ার এনকোডিং (BPE)।
- BERT-তে ব্যবহৃত WordPiece।
- বহুভাষিক NLP-তে ব্যবহৃত বাক্যাংশ।
তথ্যসূত্র / আরও পড়া
- সেনরিখ এবং অন্যান্যরা। "সাবওয়ার্ড ইউনিট সহ বিরল শব্দের নিউরাল মেশিন অনুবাদ।" ACL।
- গুগল সেন্টেন্সপিস ডকুমেন্টেশন।
- জুরাফস্কি এবং মার্টিন। বক্তৃতা এবং ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।
