[Перевод] Выжимаем максимум из BERT: токенизация в 50 раз быстрее
An article examines how tokenization can bottleneck text processing for language models. Profiling bert-base-uncased showed that normalization took 88% of tokenization time. SIMD instructions, Unicode caching and skipping unnecessary operations helped speed up processing by about 50 times. The article also discusses why results differ across languages.
Даже проверка обычных символов может стать узким местом в обработке текста для языковых моделей. При профилировании bert-base-uncased выяснилось, что на нормализацию уходило 88% времени токенизации. В статье разбираемся, как SIMD‑инструкции, кеширование Unicode и пропуск лишних операций помогли ускорить обработку примерно в 50 раз, почему на разных языках результаты отличаются и где у такого подхода есть ограничения. Разобрать оптимизацию