Resultado: tokenização causa inversão de sinal (BPC tokenization-fair, p<0.05) #22
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TL;DR
Comparamos a mesma arquitetura MASHA em dois regimes de tokenização (BPE de 32K subwords vs Word-level de 200K palavras inteiras) usando uma métrica chamada BPC que é justa entre tokenizações. Resultado: trocar BPE por Word inverte o sinal do efeito da MASHA, de +0.0116 BPC (estatisticamente significativo, p<0.05, MASHA piora) para −0.0040 BPC (tendência, MASHA melhora). É a evidência mais limpa que temos de que a tokenização não é uma escolha neutra de engenharia — ela determina se o prior linguístico da MASHA ajuda ou atrapalha o aprendizado.
Background
Por que BPC e não PPL?
Perplexity (PPL) é a métrica padrão de modelos de linguagem: quão "surpreso" o modelo fica ao prever o próximo token. Quanto menor, melhor. Mas PPL depende de quantos tokens existem no vocabulário — um modelo BPE com 32K opções por token e um modelo word-level com 200K opções não dão números comparáveis. PPL = e^(loss por token), então 200K candidatos → loss inicial ≈ log(200K), 32K candidatos → log(32K). Apples-to-oranges.
BPC (Bits Per Character) resolve isso: converte loss por token em loss por caractere usando o comprimento médio dos tokens. Cada caractere de texto sempre conta igual, independente de quantas peças o tokenizer cortou. BPC permite comparar BPE vs Word honestamente.
O que mudou desde o último resultado (issue #7)
Antes: 3 seeds × 3 kinds × 20 batches de eval (~2.560 tokens). Sinal: MASHA-Word ganha μ=−22.7 PPL, t=−1.44 (não significativo).
Agora: 3 seeds × 3 kinds × 100 batches de eval (~12.600 tokens) + BPC + mascaramento de
<unk>+ bootstrap CI. 5× mais dados de eval = sinal mais nítido com a mesma quantidade de treino.O que foi feito
Re-rodei as duas ablations de hoje com o eval rig Tier-1 (issue #10):
scripts/run_ablation_bias.py): baseline / masha_ab / masha_abc, 3 seeds, 2000 steps, BPE 32Kscripts/run_ablation_word.py): mesma estrutura, mas com tokenização word-level (200K palavras)Mesmas seeds (41, 42, 43), mesma data, mesmo optimizer. Única variável: tokenização.
O que foi encontrado
Tabela cruzada de BPC por seed
Análise estatística pareada (paired t-test)
O paired t-test compara duas condições nos mesmos sujeitos (aqui: mesmas seeds). Quando t ultrapassa um limiar crítico (com df=2 esse limiar é 4.30 pra 95% de confiança), a diferença é declarada "estatisticamente significativa" — improvável de ter acontecido por sorte. BPE: |t|=5.16 > 4.30 → significativo. Word: |t|=1.65 < 4.30 → tendência mas não confirma.
Bonus: a tokenização sozinha já é uma vitória
Word baseline (2.159 bpc) vs BPE baseline (2.403 bpc): diferença de 0.24 bpc, ou seja o modelo word-level comprime português ~17% mais eficiente por caractere mesmo SEM o stack MASHA. Trocar de BPE pra word-level é por si só um ganho arquitetural enorme, antes de qualquer prior estrutural.
Por que isso importa
Para a tese da MASHA: a hipótese de que "o prior linguístico ajuda quando a tokenização respeita as fronteiras morfológicas" não é mais especulação. No regime BPE temos prova p<0.05 de que MASHA atrapalha. No regime Word a direção inverte. A tokenização determina se o prior é amigo ou inimigo do modelo.
Para o futuro: as próximas decisões arquiteturais (long-training, scale-up, mais seeds) devem todas acontecer no regime Word, não BPE. Investir compute em BPE-MASHA agora seria reforçar uma combinação que sabemos sabotar o aprendizado.
Para a literatura: o consenso atual é "use BPE, ele resolve OOV bem". Esse experimento mostra que esse consenso não é universal — quando você tem priors estruturais alinhados com palavras (morfologia, classes gramaticais, dependências), BPE briga com seu modelo e perde. Pode ser um caminho pra um whitepaper de PT-BR/línguas com morfologia rica.
Próximos passos sugeridos
Termos usados
t;|t| > limiar crítico(~4.30 com df=2, ~2.57 com df=5) significa "improvável que seja sorte".<unk>.<unk>mask: excluir tokens<unk>da conta do loss pra não dar pontos grátis ao modelo.