 ගුප්තකේතනය සඳහා බයිට් යුගල කේතනය පිළිබඳ පැහැදිලි කිරීමක් මෙන්න, සම්පීඩනයට අමතරව මෙම සංකල්පයට ඇති ප්‍රතිලාභ මොනවාද?
බයිට් යුගල කේතනය (BPE) හෝ ඩිග්‍රෑම් කේතීකරණය යනු දත්ත සම්පීඩනයේ සරල සහ ශක්තිමත් ආකාරයකි, එහිදී අනුක්‍රමයක ඇති දත්තවල වඩාත් සුලභ බයිට් යුගලය අනුපිළිවෙල තුළ සිදු නොවන බයිටයකින් ප්‍රතිස්ථාපනය වේ. මුල් දත්ත නැවත ගොඩනැගීම සඳහා ප්‍රතිස්ථාපන සෙවීම් වගුවක් අවශ්‍ය වේ. මෙම ඇල්ගොරිතමය ප්‍රථම වරට පිලිප් ගේජ් විසින් ප්‍රසිද්ධියේ විස්තර කරන ලද්දේ 1994 පෙබරවාරි මස C Users Journal හි "A New Algorithm for Data Compression" යන ලිපියෙනි. Google හි SentencePiece සහ OpenAI හි GPT-3 හි පෙනෙන පරිදි, ටෝකනීකරණය වැනි යෙදුම් සඳහා, ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP) වසම් කිහිපයක තාක්ෂණික ප්‍රභේදයක් ප්‍රයෝජනවත් බව පෙන්වා දී ඇත. මෙහිදී, ඉලක්කය වන්නේ දත්ත සම්පීඩනය නොව, ටෝකනවල ස්ථාවර ප්‍රමාණයේ වචන මාලාවකින් පදවල විචල්‍ය අනුක්‍රමයක් නිපදවීමට දී ඇති භාෂාවකින් පෙළ සංකේතනය කිරීමයි. සාමාන්‍යයෙන්, බොහෝ වචන තනි ටෝකනයක් ලෙස කේතනය කරනු ලබන අතර, දුර්ලභ වචන සංකේත කිහිපයක අනුපිළිවෙලක් ලෙස කේතනය කරනු ලැබේ, එහිදී මෙම ටෝකන අර්ථවත් වචන කොටස් නියෝජනය කරයි. මෙම පෙළ ටෝකන බවට පරිවර්තනය කිරීම උපපද ඒකක වැනි බයිට් යුගල කේතනයේ ප්‍රභේද මගින් සොයා ගත හැක. බයිට් යුගල කේතනය එහි සරල බව සහ වේගය හේතුවෙන් NLP කාර්යයන් සඳහා ලබා දෙයි; BPE නියමයන් ටෝකනීකරණය සඳහා යෝග්‍ය වේ, විශාල ගණනය කිරීම් පොදු කාර්ය අවශ්‍ය නොවේ, සහ ස්ථාවරව පවතී, එය විශ්වාසදායක කරයි.
සම්පීඩනයට අමතරව බයිට් යුගල සංකේතනය සඳහා විකල්ප භාවිතයක් වනුයේ ටෝකනීකරණයයි. NLP කාර්යයන්හි සරල බව සහ වේගය සඳහා වචනවල සංකේත සංකේතනය කිරීමට ස්වභාවික භාෂා සැකසීමේදී ටෝකනීකරණය භාවිතා කළ හැක.