2025年12月25日
## 要約：
本研究では、トークナイザーの選択が言語モデルの性能に与える影響を評価するためのツール「TokSuite」を開発しました。同一のアーキテクチャ、データセット、学習予算で異なるトークナイザーを使用するモデルを訓練し、トークナイザーの影響を分離して分析しました。このツールを用いることで、様々なトークナイザーのメリット・デメリットを明らかにしました。
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## 翻訳：
arXiv:2512.20757v1 Announce Type: new
Abstract: トークナイザーは、テキストが言語モデル (LM) で表現および処理されるための基礎となります。トークナイゼーションの重要性にもかかわらず、トークナイゼーションの影響を単独で測定するという課題により、LM の性能と挙動におけるその役割は十分に理解されていません。このニーズに対応するため、トークナイゼーションの LM への影響に関する研究をサポートするモデルとベンチマークのコレクションである TokSuite を発表します。具体的には、同一のアーキテクチャ、データセット、学習予算、および初期化を使用する異なるトークナイザーを使用する 14 個のモデルを訓練しました。さらに、トークナイゼーションに影響を与えやすい現実世界の摂動の影響を受けるモデルの性能を具体的に測定する新しいベンチマークをキュレーションしてリリースしました。TokSuite とともに、モデルのトークナイザーの影響を堅牢に分離し、幅広い人気トークナイザーのそれぞれの利点と欠点を明らかにする一連の斬新な知見をサポートします。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.20757)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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