[D] ロスレスなトークン化は何も失わず、何も加えない — 些細な観察か、それとも形式化に値するか？

Reddit r/MachineLearning / 2026/3/16

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要点

ロスレスなトークン化は、標準的な構成を用いて文字列に対する任意のターゲット分布を誘導でき、モデルの表現力を低下させない。
正準分布の下で、エントロピー H(Q) は H(P) に等しく、トークン化によって追加のエントロピーは生じない。
実務上、モデルは非正準のトークン化に対しておおよそ0.5–2%の確率で分布を漏らし、BPE-Dropout のような手法を用いてこのノイズを導入することで一般化を向上させることができる。
実用的な結論としては、正準トークン化に焦点を当てることが常に最適とは限らず、BPE-Dropout のようなトークン化の選択は有益となることがある。

私は、情報理論的な短い議論をまとめました。なぜ情報を失わないトークン化が言語モデルの表現力を制限せず、避けられない冗長性を生み出さないのか。主なアイデアは次のとおりです:

文字列上の任意のターゲット分布は、(正準構成を介して) トークン列の分布によって正確に誘導できる
正準分布は H(Q) = H(P) を達成する — トークン化による追加のエントロピーはない
実際には、モデルは非正準トークン化へ約0.5–2%の確率をリークする (Chirkova et al., 2023)、このノイズを意図的に BPE-Dropout で導入すると一般化を助けることがある

この種の形式化が有用だと感じる人がいるのか、それとも「当然のことだ」と思って書き留める価値がないのか。実用的な結論 — 理論的に最適なこと（正準トークン化に集中すること）が、実践上は必ずしも最良とは限らない（BPE-Dropout は役立つ）— が、私が最も興味深いと感じた点でした。