制限付きトークンとオープントークンの違いとは？

近年、自然言語処理（NLP）の分野において、大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に拡大しています。これらのモデルを効果的に利用するためには、トークンという概念を理解することが不可欠です。トークンは、テキストデータをモデルが処理できる最小単位であり、単語、句読点、あるいは単語の一部で構成されます。トークンには、大きく分けて「制限付きトークン」と「オープントークン」の二種類が存在します。本稿では、これらのトークンの違いについて、技術的な側面から詳細に解説します。

1. トークンの基礎知識

まず、トークンとは何かを改めて確認しましょう。自然言語をコンピュータで処理するためには、テキストデータを数値データに変換する必要があります。この変換プロセスにおいて、テキストを分割し、それぞれにIDを割り当てるのがトークナイゼーションです。トークナイゼーションによって生成された個々の単位がトークンとなります。

トークナイゼーションの方法は様々であり、使用する言語やモデルによって異なります。代表的な方法としては、以下のものが挙げられます。

• 単語分割：テキストを単語ごとに分割する方法。最も単純な方法ですが、単語の境界が曖昧な言語（例えば日本語）には適していません。
• サブワード分割：単語をさらに細かく分割する方法。頻出する単語の一部や接頭辞、接尾辞などをトークンとして扱うことで、未知語への対応力を高めることができます。Byte Pair Encoding (BPE) や WordPieceなどが代表的な手法です。
• 文字分割：テキストを文字ごとに分割する方法。あらゆる言語に対応できますが、トークンの数が多くなり、計算コストが増加する可能性があります。

2. 制限付きトークンとは

制限付きトークンとは、特定のモデルやAPIで使用できるトークンの種類が制限されているトークンです。これらのトークンは、通常、モデルの開発者によって定義され、モデルの性能やセキュリティを維持するために使用されます。制限付きトークンの主な特徴は以下の通りです。

• 語彙の制限：モデルが認識できるトークンの種類が限られています。
• 特殊トークンの利用：モデルの動作を制御するための特殊なトークン（例：文の開始トークン、文の終了トークン、パディングトークンなど）が定義されています。
• API制限：APIを通じてモデルを利用する場合、使用できるトークンの種類や数に制限が設けられている場合があります。

制限付きトークンを使用するメリットとしては、モデルの予測精度を向上させ、意図しない出力を抑制できる点が挙げられます。また、API制限によって、不正利用や過剰な負荷を防止することができます。

2.1 制限付きトークンの具体例

例えば、GPT-3などの大規模言語モデルでは、特定の単語やフレーズが制限付きトークンとして扱われる場合があります。これは、これらの単語やフレーズがモデルの学習データに含まれていないか、またはモデルの出力に悪影響を与える可能性があるためです。また、OpenAI APIでは、1回のAPIリクエストで使用できるトークンの数に制限が設けられています。この制限は、APIの安定性と公平性を維持するために設けられています。

3. オープントークンとは

オープントークンとは、制限なく自由に利用できるトークンです。これらのトークンは、通常、汎用的なトークナイザーによって生成され、特定のモデルやAPIに依存しません。オープントークンの主な特徴は以下の通りです。

• 広範な語彙：モデルが認識できるトークンの種類が豊富です。
• 柔軟性：様々なモデルやAPIで使用できます。
• カスタマイズ性：必要に応じて、トークナイザーをカスタマイズすることができます。

オープントークンを使用するメリットとしては、多様なテキストデータを処理できること、特定のモデルに縛られないこと、そして必要に応じてトークナイザーを調整できる点が挙げられます。しかし、オープントークンは、制限付きトークンに比べて、モデルの予測精度が低くなる可能性があること、そして意図しない出力が発生するリスクがあることに注意が必要です。

3.1 オープントークンの具体例

例えば、Hugging FaceのTransformersライブラリで提供されているトークナイザーは、オープントークンの一例です。これらのトークナイザーは、様々な言語やモデルに対応しており、自由に利用することができます。また、SentencePieceなどのトークナイザーも、オープントークンを生成するために使用されます。

4. 制限付きトークンとオープントークンの比較

制限付きトークンとオープントークンの違いをまとめた表を以下に示します。

特徴	制限付きトークン	オープントークン
語彙	制限されている	広範である
依存性	特定のモデル/APIに依存する	依存しない
柔軟性	低い	高い
予測精度	高い傾向がある	低い傾向がある
カスタマイズ性	低い	高い

5. 適切なトークンの選択

どちらのトークンを選択するかは、アプリケーションの要件によって異なります。以下に、いくつかのシナリオと、それぞれに適したトークンの種類を示します。

• 高精度な予測が必要な場合：制限付きトークンを使用します。特に、特定のタスクに特化したモデルを使用する場合は、制限付きトークンを使用することで、モデルの性能を最大限に引き出すことができます。
• 多様なテキストデータを処理する必要がある場合：オープントークンを使用します。例えば、様々なジャンルの文章を処理するチャットボットなどでは、オープントークンを使用することで、より柔軟に対応することができます。
• モデルをカスタマイズしたい場合：オープントークンを使用します。トークナイザーをカスタマイズすることで、特定のタスクに最適化されたトークンを生成することができます。

6. トークン化における注意点

トークン化を行う際には、以下の点に注意する必要があります。

• 言語の特性：言語によって、適切なトークナイゼーションの方法が異なります。例えば、日本語のように単語の境界が曖昧な言語では、サブワード分割などの高度なトークナイゼーション手法を使用する必要があります。
• モデルの要件：使用するモデルが要求するトークンの種類や形式を確認する必要があります。
• データの品質：トークナイゼーションの精度は、データの品質に大きく影響されます。ノイズや誤字脱字が多いデータを使用すると、トークナイゼーションの結果も悪化する可能性があります。

まとめ

本稿では、制限付きトークンとオープントークンの違いについて、技術的な側面から詳細に解説しました。制限付きトークンは、特定のモデルやAPIで使用できるトークンの種類が制限されているトークンであり、高精度な予測やセキュリティの維持に役立ちます。一方、オープントークンは、制限なく自由に利用できるトークンであり、多様なテキストデータの処理やモデルのカスタマイズに役立ちます。どちらのトークンを選択するかは、アプリケーションの要件によって異なります。適切なトークンを選択し、トークナイゼーションの精度を高めることで、大規模言語モデルの性能を最大限に引き出すことができます。