언어 모델의 성능에는 토크나이저 디자인이 매우 중요한데, 토크나이저 품질을 평가하는 것은 여전히 어렵다. 최근 연구에서는 텍스트 압축이 토크나이저 품질을 측정하기 위한 일반적인 내재적 측도로 등장했다. 하지만 최근 연구에서는 텍스트 압축이 토크나이저 품질을 신뢰할 수 있는지 의문이 제기되고 있다. 이에 연구진은 작은 모델(350M 매개변수)에서 토크나이저를 평가하는 것이 큰 규모(2.7B 매개변수)에서의 영향을 신뢰할 수 있는지 조사하였다. 연구진은 널리 사용되는 언어 모델의 토크나이저를 실험하면서, 토크나이저 선택이 영어 작업에는 거의 영향을 미치지 않지만, 큰 규모에서는 중요한 차이를 보여주는 것을 발견했다. 이러한 결과는 토크나이저를 평가하고 선택할 때 모델의 규모를 고려해야 함을 시사하며, 향후 언어 모델의 개발 및 성능 향상에 기여할 것으로 기대된다.

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