バイトペアエンコーディング（BPE）は、テキストデータをサブワードと呼ばれる中間的な単位に分割するトークン化アルゴリズムです。出現頻度の高い文字の並びを繰り返し結合することで、語彙サイズを抑えつつ、未知語の発生を効率的に防ぎます。GPTなどの大規模言語モデルにおける標準的なテキスト処理技術として広く採用されています。
バイトペアエンコーディングとは
バイトペアエンコーディング（BPE）は、テキストを単語と文字の中間的な単位である「サブワード」に分割するトークン化技術の一種です。
詳しく解説
元々はデータ圧縮用のアルゴリズムでしたが、自然言語処理の分野でトークン化の手法として応用されました。処理の流れとしては、まずテキストを最小単位である文字（あるいはバイト）に分解します。その後、データ全体の中で最も頻出する隣り合った2つのトークンのペア（バイトペア）を、1つの新しいトークンとして統合する操作を繰り返します。この反復処理をあらかじめ設定した「語彙サイズ」に達するまで行うことで、効率的なトークン辞書を構築します。これにより、頻出する単語は1つのトークンとしてまとめられ、稀な単語や未知語は細かいサブワードに分解して表現できるようになり、語彙が爆発的に増えるのを防ぎます。
具体例・使われ方
例えば、大規模言語モデルであるGPTシリーズのモデルでは、テキスト入力を数値に変換する際の前処理としてバイトペアエンコーディングが利用されています。具体的には、英語の「looking」という単語を「look」と「ing」というサブワードに分割して処理するようなイメージです。これにより、辞書内に「looking」そのものがなくても、「look」と「ing」の組み合わせとして解釈でき、未知語エラーを回避できます。
似た用語との違い
類似するサブワードトークン化手法に「WordPiece」や「SentencePiece」があります。WordPieceはBPEと異なり、単純な頻度ではなく尤度が最大化するように結合ペアを選択します。SentencePieceは、言語依存の単語境界に依存せず、生の文字列を直接バイトペアエンコーディングなどで処理できる統合ライブラリおよび手法であり、日本語のように空白区切りのない言語に適しています。
注意点
注意点として、バイトペアエンコーディングによって構築されたトークン辞書は学習データに強く依存するため、異なる言語やドメインのテキストを処理する際には、不適切なトークン分割が行われる可能性があります。また、結合回数の設定がハイパーパラメータとして極めて重要であり、これが不適切だと翻訳や生成の精度が低下するリスクがあります。