Как Яндекс использует стохастическую токенизацию (BPE-Dropout) для обучения своих языковых моделей и повышения их устойчивости

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограничений детерминированных методов токенизации, таких как стандартный BPE (Byte Pair Encoding). Традиционный BPE всегда предоставляет только один вариант сегментации (разбиения на токены) для каждого слова. Эта жесткость ограничивает способность модели машинного обучения (MLA) эффективно изучать морфологию и композиционность слов, а также делает модель менее устойчивой (robust) к ошибкам сегментации и шуму во входных данных (например, опечаткам).

Что запатентовано

Запатентован способ и сервер для стохастической (вероятностной) обработки текстовых последовательностей. Суть изобретения заключается в модификации процесса BPE путем введения элемента случайности на этапе слияния токенов. Этот метод, известный как BPE-Dropout, позволяет генерировать несколько альтернативных вариантов сегментации (токенизации) для одного и того же слова, улучшая качество обучения MLA.

Как это работает

Система использует стандартные компоненты BPE: Словарь токенов и Таблицу слияний (определяющую приоритет объединений). При обработке слова оно сначала разделяется на символы. Затем система итеративно объединяет соседние токены. Ключевое нововведение: на каждом шаге итерации система с определенной вероятностью (Вероятность исключения) случайным образом исключает (пропускает) некоторые возможные слияния, формируя Сокращенный набор. Слияние выполняется из этого сокращенного набора. Поскольку исключение происходит случайно, при повторной обработке того же слова получаются разные финальные последовательности токенов.

Актуальность для SEO

Высокая. Токенизация на уровне подслов (subword tokenization) и методы регуляризации, такие как BPE-Dropout, являются стандартом в современных NLP-моделях, включая трансформеры (BERT, YATI). Они активно используются для повышения устойчивости и обобщающей способности моделей в задачах машинного перевода и поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (3/10). Это фундаментальный инфраструктурный патент, касающийся предобработки текста для обучения NLP-моделей. Он не вводит новых факторов ранжирования. Однако он описывает, как Яндекс обучает свои базовые языковые модели (которые используются в Поиске, как явно указано в патенте). Для SEO-специалистов это важно для понимания того, что модели Яндекса становятся более устойчивыми к вариациям текста (опечаткам, редким словам, словоформам) и лучше понимают структуру и морфологию языка.

Детальный разбор

Термины и определения

Алгоритм машинного обучения (MLA, Machine Learning Algorithm)

Алгоритм (например, нейронная сеть), который обучается на данных для выполнения задач. В контексте патента упоминаются задачи нейронного машинного перевода (Claim 4), поисковых систем (Claim 5) и выбора целевой рекламы (Claim 6).

BPE (Byte Pair Encoding, Кодирование пар байтов)

Алгоритм токенизации. Он итеративно объединяет наиболее часто встречающиеся пары символов или последовательностей символов в единые токены. Позволяет обрабатывать редкие и неизвестные слова, разделяя их на известные подслова.

BPE-Dropout

Неформальное название метода, описанного в патенте. Заключается в случайном пропуске (dropout) некоторых операций слияния во время применения BPE.

Вероятность исключения (Probability of exclusion)

Заранее заданная вероятность (например, 0.1), на основе которой система стохастически решает исключить конкретное возможное слияние на текущей итерации.

Набор возможных слияний

Все пары соседних токенов в текущей последовательности, которые могут быть объединены согласно Таблице слияний.

Словарь токенов (Token dictionary)

Набор всех известных токенов (символов и слитых наборов токенов), извлеченных из заранее заданного корпуса текстов.

Сокращенный набор возможных слияний (Reduced set of possible merges)

Набор возможных слияний после того, как из него были стохастически исключены одно или несколько слияний на основе Вероятности исключения. Он меньше исходного набора.

Таблица слияний (Merge table)

Структура данных, указывающая на возможные слияния пар токенов и связанную с ними частоту появления (приоритет слияния).

Токен (Token)

Единица текста. Может представлять собой один символ или слитый набор токенов (подслово или целое слово).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод введения стохастичности в процесс сегментации текста, основанный на итеративных слияниях (таких как BPE), для генерации разнообразных обучающих данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ обработки текстовой последовательности.

1. Система получает Словарь токенов и Таблицу слияний (с частотами), сформированные на основе корпуса текстов.
2. Для входного слова оно разделяется на первоначальную последовательность токенов (отдельные символы).
3. Запускается процесс итеративного слияния.
4. На текущей итерации слияния:
   1. Определяется Набор возможных слияний пар соседних токенов.
   2. Ядро изобретения: Система исключает по меньшей мере одно слияние из этого набора на основе Вероятности исключения, формируя Сокращенный набор возможных слияний.
   3. Система использует этот Сокращенный набор для формирования новой последовательности токенов, выполняя слияние (обычно выбирается слияние с наибольшей частотой из оставшихся – см. Claim 2).
5. Процесс завершается, когда не остается возможных слияний.

Claim 11 (Зависимый от 1): Уточняет результат применения метода.

Если одно и то же слово обрабатывается дважды, то первая окончательная последовательность токенов будет отличаться от второй. Это подтверждает стохастический характер метода. Согласно Claim 12, это различие связано с использованием различных сокращенных наборов.

Claim 14 (Независимый пункт): Альтернативное описание способа, фокусирующееся на вероятности включения, а не исключения.

Процесс аналогичен Claim 1, но вместо исключения слияний система использует заранее заданную вероятность для выборочного включения возможных слияний в «дополненный набор». Этот дополненный набор затем используется для выполнения слияния. Это функционально эквивалентно Claim 1.

Claim 30 (Независимый пункт): Описание, схожее с Claim 1.

Процесс аналогичен Claim 1, но явно указывает на использование «стохастического алгоритма» для исключения слияний и формирования Сокращенного набора.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе предобработки текста перед его подачей в алгоритмы машинного обучения (MLA). Это фундаментальная технология, влияющая на то, как модели воспринимают текст.

Офлайн-процессы и Обучение Моделей (Не относится напрямую к слоям поиска реального времени)
Основное применение патента — это подготовка обучающих данных (Training Data Preparation) для MLA. Когда Яндекс обучает свои NLP-модели (например, языковые модели, используемые в Поиске, как указано в Claim 5, или модели перевода, Claim 4), этот метод применяется для токенизации обучающего корпуса.

• Механизм: За счет того, что при каждом проходе по обучающим данным одно и то же слово сегментируется по-разному, модель видит разнообразие в представлении данных. Это действует как механизм регуляризации и аугментации данных, предотвращая переобучение модели под конкретный способ сегментации и делая ее более устойчивой.

Потенциальное влияние на слои Поиска:
Хотя метод описан для этапа обучения, модели, обученные с его помощью, затем используются в продакшене.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Модели, используемые для анализа контента, векторизации (например, генерации эмбеддингов документа, таких как YATI/BERT) могут быть обучены с использованием этого метода. Это повышает качество извлеченных признаков и улучшает понимание морфологии.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
Аналогично, модели, отвечающие за понимание интента пользователя и векторизацию запроса, выигрывают от обучения на стохастически токенизированных данных. Это позволяет лучше обрабатывать запросы с опечатками, редкими словами или необычными словоформами.

На что влияет

• Специфические запросы и контент: Наибольшее влияние оказывается на обработку редких слов, неизвестных слов (Out-of-Vocabulary), а также слов с богатой морфологией (критично для русского языка). Система позволяет моделям лучше понимать структуру таких слов.
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на тематики с узкоспециализированной терминологией или новым сленгом, где часто встречаются слова, отсутствующие в основном словаре.
• Устойчивость к шуму (Robustness): Улучшает способность модели интерпретировать текст с ошибками или опечатками.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется исключительно во время обучения (Training Phase) моделей машинного обучения, когда происходит обработка обучающего корпуса. Он обычно не используется на этапе применения модели (Inference Phase) в реальном времени.
• Пороговые значения: Ключевым параметром является Вероятность исключения (например, 10%), которая определяет степень стохастичности процесса.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки слова для генерации стохастической последовательности токенов (BPE-Dropout).

1. Инициализация:
   1. Получение входных данных: Слово для сегментации, Словарь токенов, Таблица слияний (с частотами/приоритетами), Вероятность исключения (P).
   2. Разделение слова на Первоначальную последовательность токенов (отдельные символы). Эта последовательность становится Текущей последовательностью.
2. Начало итеративного слияния: Запуск цикла обработки Текущей последовательности.
3. Определение возможных слияний: На текущей итерации система анализирует все пары соседних токенов и использует Таблицу слияний для определения Набора возможных слияний.
4. Проверка условия выхода: Если Набор возможных слияний пуст, цикл завершается. Текущая последовательность возвращается как Окончательная.
5. Стохастическое исключение (Dropout): Система применяет стохастический алгоритм (основанный на Вероятности исключения P) для исключения одного или нескольких слияний из Набора возможных слияний. Формируется Сокращенный набор возможных слияний.
6. Выбор слияния: Система выбирает одно слияние из Сокращенного набора. Выбор основывается на частоте появления (приоритете) из Таблицы слияний – выбирается слияние с наибольшей частотой среди оставшихся.
7. Применение слияния: Выбранное слияние выполняется в Текущей последовательности, формируя Новую последовательность токенов (два токена заменяются одним слитым токеном).
8. Обновление: Новая последовательность становится Текущей последовательностью для следующей итерации. Переход к шагу 3.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Используется текстовая последовательность (обучающий корпус), состоящая из слов, которые необходимо сегментировать. Также используется заранее заданный корпус текстов для предварительного формирования Словаря и Таблицы слияний.
• Системные данные:
  1. Словарь токенов: Набор известных символов и слитых токенов (подслов).
  2. Таблица слияний: Список возможных операций слияния с указанием частоты появления результирующего токена в исходном корпусе (приоритет).
• Параметры конфигурации: Вероятность исключения – параметр, управляющий стохастическим процессом.

Какие метрики используются и как они считаются

• Частота появления (Frequency of occurrence): Метрика из Таблицы слияний, определяющая приоритет выполнения слияния. Используется для выбора того, какое слияние выполнить из Сокращенного набора (выбирается наиболее частотное).
• Стохастический алгоритм исключения: Механизм, используемый для принятия решения об исключении слияния. В патенте описаны варианты реализации, например, генерация случайного значения (0-1) для каждого слияния и сравнение его с пороговым значением (Вероятностью исключения).

В патенте не упоминаются поведенческие, ссылочные, технические или географические факторы, так как он сфокусирован исключительно на предобработке текста.

Выводы

1. Фундаментальная технология предобработки текста: Патент описывает, как Яндекс модифицирует стандартный процесс токенизации (BPE) для улучшения обучения своих NLP-моделей (включая поисковые). Это не фактор ранжирования, а метод повышения качества базовых моделей.
2. Стохастичность как регуляризация (BPE-Dropout): Ключевая идея — введение случайности при сегментации слов во время обучения. Это заставляет модель видеть разные варианты токенизации одного и того же слова, что действует как аугментация данных и регуляризация.
3. Повышение устойчивости моделей: Модели, обученные таким образом, становятся более устойчивыми (robust) к шуму во входных данных, лучше справляются с ошибками сегментации и эффективнее изучают морфологию и композицию слов.
4. Применение Офлайн: Метод применяется на этапе обучения моделей (Training Phase), а не в реальном времени при обработке поискового запроса (Inference Phase).
5. Инфраструктурный характер для SEO: Патент имеет низкую практическую ценность для тактического SEO. Он не предлагает новых методов оптимизации, но дает понимание глубины проработки лингвистических технологий в Яндексе.

Практика

ВАЖНО: Патент носит инфраструктурный характер и описывает внутренние процессы обучения моделей Яндекса. Он не дает прямых тактических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Хотя прямых действий для SEO, направленных на взаимодействие с BPE-Dropout, нет, понимание механизма подтверждает важность стратегических подходов:

• Фокус на естественности языка и синонимии: Поскольку модели становятся более устойчивыми и лучше понимают морфологию (в том числе благодаря этому патенту), следует использовать богатый, естественный язык, включающий разнообразные словоформы и синонимы. Система с большей вероятностью поймет смысл, независимо от конкретной токенизации слов.
• Качественный и грамотный контент: Улучшенное понимание языковой структуры позволяет моделям лучше оценивать качество текста. Грамотность и чистота текста остаются критически важными.
• Контекстуализация редких терминов: Если вы используете сложные или новые термины, предоставляйте достаточный контекст. Это поможет модели корректно интерпретировать их составные части и смысл благодаря улучшенному пониманию морфологии.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляции токенизацией: Бессмысленно пытаться «угадать» или повлиять на то, как Яндекс токенизирует текст (например, используя специальные символы). Система специально обучена противостоять артефактам токенизации, и сам процесс обучения является стохастическим.
• Переоптимизация под точные вхождения: Учитывая, что модели Яндекса глубоко понимают морфологию благодаря таким методам обучения, чрезмерная фокусировка на конкретных словоформах и неестественные конструкции теряют актуальность.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень зрелости NLP-технологий Яндекса и инвестиции в улучшение фундаментальных механизмов понимания языка. Стратегическое значение заключается в понимании того, что поисковая система движется в сторону все более глубокого и устойчивого понимания языка на морфологическом и семантическом уровнях. Это еще один шаг от «поиска по ключевым словам» к «поиску по смыслу». Долгосрочная SEO-стратегия должна фокусироваться на семантическом насыщении контента и его качестве.

Практические примеры

Патент описывает инфраструктурный процесс обучения моделей. Практических примеров применения для SEO нет. Однако можно проиллюстрировать, как работает сам механизм BPE-Dropout.

Иллюстрация работы механизма (на примере слова «unrelated» из патента):

Задача: Токенизировать слово «unrelated» во время обучения модели.

Стандартный BPE (детерминированный):

1. Всегда выполняет слияния строго по наивысшему приоритету.
2. Результат: Всегда один и тот же, например, (зависит от словаря).

BPE-Dropout (стохастический, описанный в патенте):

Попытка 1 (во время обучения):

1. Начало: u-n-r-e-l-a-t-e-d.
2. Итерация 1: Приоритет у слияния «re». Система случайным образом решает НЕ исключать «re». Слияние выполняется.
3. Результат итерации: u-n-re-l-a-t-e-d.
4. … (дальнейшие итерации) …
5. Финальный результат 1:.

Попытка 2 (во время следующей эпохи обучения):

1. Начало: u-n-r-e-l-a-t-e-d.
2. Итерация 1: Приоритет у слияния «re». Система случайным образом решает ИСКЛЮЧИТЬ слияние «re» на этом шаге.
3. Выбор следующего приоритета: Например, «at». Слияние выполняется.
4. Результат итерации: u-n-r-e-l-at-e-d.
5. … (дальнейшие итерации идут по другому пути) …
6. Финальный результат 2:.

Модель видит разные варианты (Результат 1 и Результат 2) во время обучения, что делает ее более адаптивной и устойчивой.

Вопросы и ответы