Токенизация русского языка: почему ИИ-модели "режут" слова неправильно

Эксперты отмечают, что текущие алгоритмы токенизации, используемые в крупных языковых моделях, плохо справляются с особенностями русского языка. Это выражается в том, что слова делятся на нелогичные части, что затем влияет на качество работы нейросетей. В результате такие модели могут ошибаться в подсчёте букв, арифметических операциях и даже искажать редкие фамилии.

Неправильная токенизация напрямую сказывается на финансовых затратах: обработка русского текста обходится почти вдвое дороже английского при том же смысловом объёме. Это происходит из-за того, что некорректно разделённые слова занимают больше токенов, чем необходимо, увеличивая вычислительную нагрузку. Проблема затрагивает как небольшие локальные модели, так и более крупные ИИ-системы, приводя к непониманию даже простых фраз.