近年、自然言語処理分野では、言語モデルの性能のさらに向上を目指す取り組みが活発に進められています。特に、大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）のように多量のパラメータと膨大なテキストデータに基づいて学習するモデルは、様々なタスクで目覚ましい成果を挙げています。こうしたモデルの性能向上には、アーキテクチャの工夫や学習戦略の見直しに加え、ある重要なコンポーネントである「トークナイザー」の設計が大きく関係しています。
今回紹介する研究「FLEXITOKENS: Flexible Tokenization for Evolving Language Models」は、従来のトークナイゼーション手法に対する新たな視点を提案しています。本論文では、言語モデルの進化にあわせて最適なトークン分解を動的に調整できる「柔軟なトークン化アプローチ」という新しい枠組みを提示しており、これが従来の固定的なトークン体系に比べて多くの利点を持つことが示されています。
本記事では、まずトークナイゼーションの基本的な概念を解説した上で、FLEXITOKENSが持つ特徴や技術的な仕組み、そしてそれが今後の言語モデルに与える可能性について、分かりやすくご紹介します。
トークナイゼーションとは何か？
自然言語を処理するうえで、コンピュータは文章をそのまま理解することはできません。そのため、文章を一度扱いやすい単位に分割する前処理が必要であり、これが「トークナイゼーション（Tokenizer）」と呼ばれます。たとえば、「私は猫が好きです」という文章は、「私」「は」「猫」「が」「好き」「です」といった単位に分けられます。
このときの最小単位である「トークン」は、単語やサブワード、さらには文字単位など、複数の粒度が存在します。近年では、Byte Pair Encoding（BPE）やSentencePieceのようなサブワード分割が広く用いられ、未知語にも柔軟に対応できたり、語彙サイズを制御しやすい点が評価されています。
しかし、従来のほとんどのトークナイザーでは、モデルトレーニングの前に語彙表（トークンの一覧）を固定的に定義する必要がありました。そのため、モデルが新しい概念や言い回しを学習する段階になっても、トークン分割の粒度は変化しません。
この固定的なトークナイザーのアプローチには、いくつか課題があります。たとえば、モデルが対象とするドメインや言語が進化する中で、新語や複雑な綴り、珍しい名前が登場してきても、それらをうまく捉えきれない可能性があります。さらに、モデルの規模が大きくなるに従ってトークナイザーからの入力粒度とのズレが性能低下を引き起こすことも指摘されています。
FLEXITOKENS：柔軟なトークン分解のためのアプローチ
FLEXITOKENSが提案する新しい考え方は、「動的・柔軟なトークン化」です。このアプローチでは、言語モデルの状態や学習段階、入力された文脈に応じて、最適な形式でテキストをトークン化できるように設計されています。
この手法の重要なアイデアは、トークナイザーとモデルを密に統合し、モデルの中の情報をもとにトークンの分割や選択を行うという点にあります。加えて、このトークン分解は静的な辞書（固定語彙表）の使用に頼らず、ユニット（subunits）と呼ばれるより柔軟な表現を用いて実現されています。
FLEXITOKENSの設計では、初期の段階においては単純な文字レベルの分割からスタートし、モデルの学習が進むにつれてエンコーダが学んだ情報を活用し、より効率的なトークン分割に発展させていきます。つまり、トークナイザー自体が進化する学習機構に組み込まれているのです。
この柔軟性は複数の利点をもたらします。まず、未知語や専門用語、新しい言い回しなどに対する堅牢性が増します。さらに、言語モデルが持つ内部知識に基づいて適切な単位で分割されるため、モデルがより正確に意味を理解・生成することが可能になります。
FLEXITOKENSの技術的アプローチ
この手法を実現するために、本論文では「スキャフォールド型のトークナイザー（Scaffold Tokenizer）」と呼ばれる概念を導入しています。これは、フローに従って３段階の処理を行うものです。
1. 初期トークン割り当て：入力された文字列を最小単位として処理し、文字またはシンプルなn-gramに分割します。
2. モデルによるエンコーディング：この分割された入力をモデルに与え、各位置における潜在表現（表現ベクトル）を取得。
3. ユニット構築と選択：得られた潜在情報をもとに、隣接するトークンを結合して新たなユニットを生成し、その統合が有効であるかどうかをモデルの予測により判断します。
このように、FLEXITOKENSでは従来の手法に比べて「データ駆動」および「モデル駆動」によるダイナミックなトークン合成が行われるため、固定的な語彙表に縛られることがありません。必要に応じてトークンを細分化または統合しながらモデルに最も精度の高い入力形式を与えることができる点が、この技術の優れた特徴です。
実験結果とそのインパクト
論文では、いくつかの有名なデータセットを用いた実験により、FLEXITOKENSの有効性が確認されています。特に、言語モデルがコードや数学的テキストのような特殊なドメインに対応する場合、従来のトークナイザーよりも精度が向上しやすい傾向が見られました。
また、異なる語彙サイズ（例えば8k、16k、32kトークンなど）との比較においても、FLEXITOKENSがトークン効率（性能に対するトークン数の使用効率）で一貫して好成績を残しており、トークナイザーの柔軟性がモデルの精度に寄与することが示されました。
さらに興味深いのは、この手法が多言語環境や低リソース言語においても有用であるという点です。従来の固定語彙ベースのトークナイザーでは、言語ごとの構造的特徴や文字体系の違いに対応するのが難しいケースがありましたが、FLEXITOKENSではモデルが自ら最適な分解を学習できるため、より汎用性の高いトークナイザーとして機能する可能性があります。
今後の展望とまとめ
FLEXITOKENSの提案は、トークナイザーという自然言語処理モデルの根幹に関わるコンポーネントについて、革新的な視点を与えるものです。これまでの固定的な語彙と分割方針による制約を打破し、モデル自身が文脈依存的に最適なトークン構成を選択できるこのアプローチは、言語モデルの「理解力」や「柔軟性」を一歩先に進化させるものといえるでしょう。
今後の研究では、FLEXITOKENSをさらに大規模なモデルに適用したり、マルチモーダルな環境（たとえば画像＋テキスト）に拡張したりする試みも期待されます。また、リアルタイムのテキスト生成や音声認識への応用など、様々な応用分野でもこの手法が有望視されています。
言葉というものは常に進化し、そして広がっていきます。言語モデルがこの複雑で多様な人間の表現を正確に捉え、より意味深いコミュニケーションを可能にするためには、トークナイザーの進化が欠かせません。FLEXITOKENSのような柔軟性を持った技術によって、言語AIの未来がさらに豊かで身近な存在になっていくことが期待されます。
