O autor destaca que, apesar do impacto significativo das escolhas de tokenizers no desempenho dos modelos, essa área é frequentemente negligenciada na pesquisa. A reutilização de tokenizers, como o Llama 3.1, que é adaptado do tokenizer 'tiktoken' da OpenAI, é comum, mas pode prejudicar o desempenho dos modelos.

1. Treinar tokenizers a partir de dados representativos melhora a qualidade da tokenização.

2. A pré-tokenização é um aspecto ainda menos estudado, mas crucial para a eficácia dos modelos.

3. Métodos de tokenização baseados em caracteres apresentam desvantagens significativas em termos de requisitos computacionais.

O autor também menciona que a compressão dos dados durante a tokenização é um bom indicador de desempenho do modelo, mas que a qualidade dos tokens, especialmente em diferentes idiomas, pode variar. A busca por tokenizers mais significativos pode prejudicar a generalização entre idiomas e domínios.

- A pesquisa em tokenização é vital para o desenvolvimento de modelos de linguagem mais eficientes. - A padronização em design de LLMs pode limitar a inovação em tokenização. - Avanços em modelos de espaço de estado podem mudar a abordagem atual sobre tokenização.

Por fim, o artigo sugere que, embora a modelagem de linguagem sem tokenização tenha suas desvantagens, há espaço para melhorias significativas nesse campo, especialmente para modelos menores.

A discussão sobre tokenizers revela a necessidade de uma maior atenção a essa área de pesquisa, pois a escolha e o treinamento de tokenizers personalizados podem levar a melhorias substanciais no desempenho dos modelos de linguagem.

FONTES:

1. ACL Anthology

2. TechCrunch

3. x.com

4. Hugging Face

5. arXiv

6. arXiv

7. arXiv

8. x.com

9. x.com

10. [arXiv](https://arxiv.org/pdf/2403.06265)

11. [arXiv](https://arxiv.org/pdf/2402.18376)

12. [arXiv](https://arxiv.org/pdf/2406.19223)

13. [arXiv](https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/74bb24dca8334adce292883b4b651eda-Paper-Conference.pdf)