DeepSeek-R1-Qwen3-8bのトークナイザーをQwen3 30b A3bにコピーできる？

[名無しさん]

「DeepSeek-R1-Qwen3-8bのトークナイザーをQwen3 30b A3bにコピーできるか？」というスレッドが立っていました。トークナイザー互換性やモデル構造の違いについて議論が行われています。

[名無しさん]

トークナイザーをそのまま移植するのは無理じゃない？モデルによって語彙サイズや特殊トークンが違うし。

[名無しさん]

確かにQwen3 30b A3bはMoE構造だから、トークナイザーの埋め込み層のサイズが合わない可能性が高い。

[名無しさん]

埋め込み層の次元が合わなければ、変換用のマッピングを作るしかないね。

[名無しさん]

マッピング作るくらいなら、最初からファインチューンした方が早い気がする。

[名無しさん]

でも同じQwenベースならいけるかもね。DeepSeekのトークナイザーは結構最適化されてるらしいし。

[名無しさん]

最適化されていても、モデルが想定していないトークンIDがあると推論がおかしくなるよ。

[名無しさん]

推論結果が崩れるなら、トークナイザーを変える意味がないよね。

[名無しさん]

こういう実験は面白いけど、実用性は疑問。動かすだけならできても性能が出るとは限らない。

[名無しさん]

そうそう、ローカルLLMコミュニティはそういう実験好きだけど、実装コスト考えたらやらないね。

[名無しさん]

Redditのスレだと、実際に試した人はいないみたい。理論上の話だけ。

[名無しさん]

誰か試してくれないかな。トークナイザーの違いでどれくらい変わるのか興味ある。

[名無しさん]

自分で試すのはGPUリがもったいないから、誰かが公開するの待つわ。

[名無しさん]

そもそもQwen3 30b A3bのトークナイザーが悪いわけじゃないし、わざわざ変えるメリットが薄い。

[名無しさん]

DeepSeekのトークナイザーは多言語対応が良いって聞くけど、日本語だとどうなんだろう。

[名無しさん]

日本語のトークン効率はQwenの方が良いってベンチマーク見たことある。

[名無しさん]

技術的に可能かどうかはともかく、ライセンス的に問題ないのかな？トークナイザーってモデル重みと別に配布されてる場合もあるけど。

[名無しさん]

DeepSeekはMITライセンスだから大丈夫だと思うけど、改変して配布するときは注意が必要だね。

[投稿者]

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