Menurut tim riset Sionic AI, Llama 4 yang dirilis Meta pada hari Minggu lalu adalah model open source yang paling ramah terhadap bahasa Korea.
Dapat dilihat bahwa komposisi tokenizer llama4, dari sudut pandang ekspresi bahasa Korea, telah meningkat 2,5 kali dibandingkan Llama3.3 sebelumnya, dan juga meningkat signifikan dibandingkan Qwen yang selama ini memiliki rasio dukungan bahasa Korea tertinggi.
Memahami token BPE bahasa Korea seperti ini dapat sangat membantu secara langsung dalam implementasi di berbagai perangkat (NPU, GPU, FPGA) serta strategi pembuatan token tingkat rendah berperforma tinggi. Secara khusus, ini dapat mengatasi masalah munculnya bahasa yang aneh seperti bahasa Mandarin.
Sionic Llama4 Token Editor adalah alat untuk menganalisis tokenizer model keluarga Llama dan Qwen, serta menyesuaikan bobot token dalam kategori tertentu.
- Klasifikasi token: meneliti secara menyeluruh dan mengklasifikasikan token dalam berbagai kategori seperti Hangul, bahasa Inggris, dan karakter khusus.
- Penyesuaian bobot: berdasarkan daftar token yang telah dianalisis, probabilitas log token Hangul dapat dinaikkan atau diturunkan sehingga dapat secara langsung memengaruhi hasil generasi model.
- Output JSON dan teks: menyimpan seluruh hasil analisis ke file JSON, lalu mengekspor daftar ID token yang telah diklasifikasikan dan daftar ID token yang belum diklasifikasikan ke file teks terpisah.
Repositori GitHub dapat dilihat di sini.
https://github.com/sionic-ai/Llama4-Token-Editor
Belum ada komentar.