近年、自然言語処理の分野で大規模言語モデル（LLM）が大きな注目を集めています。LLMは、膨大なテキストデータから言語の特徴を学習し、人間に匹敵する文章生成や言語理解を可能にしています。こうしたLLMの性能を支える重要な技術の一つが、サブワードトークン化です。 ## サブワードトークンとは サブワードトークンとは、単語をさらに細かい意味のある部分（部分文字列）に分割したトークンのことを指します[13]。単語全体をそのまま1つのトークンとして扱う単語トークン化と、1文字ずつをトークンとして扱う文字トークン化の中間に位置する手法です[11]。 サブワードトークン化の主な目的は以下の通りです[13]。 1. 語彙数の削減 2. 未知語への対応 3. 形態素情報の活用 例えば、"unbelievable"という単語をサブワードトークン化すると、以下のようになります[13]。 - BPE：「un」「believe」「able」 - WordPiece：「un」「##bel」「##iev」「##able」 - SentencePiece：「_un」「bel」「ie」「v」「able」 ## LLMにおけるサブワードトークンの活用 LLMの学習では、サブワードトークン化が広く採用されています[8][9]。その理由は以下の通りです。 1. 語彙数を抑えつつ、形態素情報を活用した柔軟なテキスト表現が可能[9] 2. 未知語に対応できるため、学習データにない単語も処理可能[2][9] 3. 単語の意味的な類似性を考慮したベクトル表現が可能[9] 例えばGPTシリーズでは、Byte Pair Encoding（BPE）と呼ばれるサブワードトークン化手法が使われています[8][12]。BERTやPaLMでは、WordPiece Embeddingと呼ばれる、BPEに類似した手法が採用されています[3][4]。 FastTextのようにサブワード情報を考慮する点は共通していますが、LLMではより洗練された手法が用いられているようです[4]。 ## まとめ サブワードトークン化は、LLMの性能を支える重要な技術です。単語をさらに細かい意味のある部分に分割することで、語彙数を抑えつつ、未知語への対応力や形態素情報の活用を可能にしています。 BPEやWordPieceなどの手...