Token distribution — распределение токенов в обучающем корпусе по частотам, стилям, доменам, языкам и форматам, определяющее смещение и доминирующее поведение модели.
Определение
Token distribution — это статистическое распределение токенов в обучающих данных: какие токены встречаются чаще, в каких контекстах, в каких доменах и с какой плотностью. Оно включает частотные кривые, доменные веса, структуру стилей, пропорции языков, длины последовательностей и форматы (код, таблицы, диалоги). Token distribution определяет, какие токены и паттерны доминируют при обучении, и напрямую формирует поведение модели: её склонность к длинным ответам, стилю речи, формату вывода, доменной предвзятости и качеству reasoning.
Как работает
Token distribution анализируется и контролируется на стадии подготовки данных:
- Частотный анализ токенов — определение токенов высокой частоты (часто общеязыковой контент) и низкой частоты (редкие термины, доменные токены).
- Распределение по доменам — доля технических текстов, новостей, документации, форума, кода, научных работ.
- Структурное распределение — сколько токенов приходится на диалоги, инструкции, CoT, списки, заголовки, кодовые блоки.
- Языковое распределение — пропорции языков при обучении мультиязычных моделей.
- Sequence length distribution — распределение по длинам входных последовательностей.
- Formatting distribution — количество токенов JSON, XML, Markdown, LaTeX, HTML.
Token distribution контролируется с помощью балансировки: увеличение доли редких доменов, ограничение частоты встречаемости шумных источников, отбор структурированных данных. Неконтролируемое распределение приводит к смещению модели в сторону частых паттернов и обедняет способность к редким задачам.
Где применяется
- Подготовка web-scale корпусов.
- Обучение мультиязычных моделей.
- Формирование balanced datasets по доменам.
- Контроль пропорции инструкций, reasoning и диалогов.
- Оптимизация моделей кода.
Практические примеры использования
В пайплайнах LLaMA, Qwen, Mistral, DeepSeek и MiniMax token distribution контролируется через доменную балансировку: техническая документация, код, диалоги, научные статьи и веб-контент вводятся в строго заданных пропорциях. Часть токенов выделяют под CoT-трейсы, правовые документы, GitHub-код и мультиязычные сегменты. Неправильное распределение приводит к тому, что модель хорошо работает только в доменах с большим числом токенов и проигрывает в задачах, представленных слабо.
В корпоративных LLM token distribution определяет устойчивость модели к типам запросов: юридические документы, отчёты, технические тикеты. Несбалансированное распределение делает модель слепой к редким, но критически важным задачам.
Ключевые свойства
- Определяет смещение модели к частым доменным паттернам.
- Влияет на стиль и структуру генерации.
- Регулирует способности reasoning и форматированного вывода.
- Задает пропорцию редких и часто встречающихся токенов.
- Требует контроля на уровне шардирования и доменного отбора.
Проблемы и ограничения
- Переизбыток веб-текстов приводит к утечке качества в формальных задачах.
- Недостаток технических токенов ухудшает навыки reasoning и кодогенерации.
- Дисбаланс языковых долей снижает качество мультиязычной модели.
- Частотный перекос вызывает шаблонность ответов.
- Сложно обнаружить скрытые смещения без глубокого анализа распределений.
Преимущества и ограничения
- Плюс: позволяет тонко управлять поведением модели через структуру данных.
- Минус: требует сложной аналитики и корректировки корпуса на ранних этапах.
Связанные термины
- Dataset curation
- Domain balancing
- Web-scale dataset
- Tokenization
- Sequence length distribution