Byte-level byte-pair encoding (BBPE) tokenizers are attractive for multilingual large language models (LLMs) because they cover all Unicode text. In UTF-8-based BBPE, however, many scripts start from a higher fallback cost than English: when no learned merges can be applied, a multibyte character requires multiple byte-derived symbols. We call this worst-case pre-merge cost the encoding floor. A higher floor can increase token counts and per-request cost and shrink usable context. Changing the text encoding can reduce this gap, but a single global encoding can make already-efficient English spans more expensive in mixed-script text. We propose Universal Byte-Level Encoding (UBE), a dual-alphabet tokenizer that keeps 1-2-byte UTF-8 characters on the UTF-8 path while routing 3-4-byte UTF-8 characters through UTF-16. This lowers the encoding floor for 3-byte Basic Multilingual Plane (BMP) characters in scripts with high token premiums (token counts relative to English) without raising it for already-efficient spans in mixed-script text. UBE changes only the byte representation presented to byte-pair encoding (BPE); the merge rule remains standard, and exact decoding is preserved. UBE also composes with alternative boundary policies and morphology-based representations. In a Unicode 17 audit, UBE exactly round-trips all Unicode scalar values and all inputs in the official normalization, grapheme-break, and emoji test suites. Across intrinsic evaluations, UBE lowers dispersion in English-normalized token-count ratios, reducing cross-lingual token-budget disparity. In multilingual language model (LM) experiments, UBE matches BBPE's LM quality. In the main multilingual settings, UBE reduces token counts most for high-premium scripts and slightly lowers English token counts, yielding more usable context under fixed token budgets and faster prompt processing in content-matched benchmarks.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
27+阅读 · 5月30日
大型语言模型对齐技术综述:RLHF、RLAIF、PPO、DPO 等
专知会员服务
55+阅读 · 2024年7月24日
【Github】GPT2-Chinese:中文的GPT2训练代码
AINLP
52+阅读 · 2019年8月23日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
推荐|上交大推出Texygen:文本生成模型的基准测试平台
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员