大模型Tokenizer知识

本文主要是介绍大模型Tokenizer知识，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Byte-Pair Encoding(BPE) 如何构建词典？

Byte-Pair Encoding（BPE）是一种常用的无监督分词方法，用于将文本分解为子词或字符级别的单位。BPE的词典构建过程如下：

初始化词典：将每个字符视为一个初始的词。例如，对于输入文本"hello world"，初始词典可以包含{'h', 'e', 'l', 'o', 'w', 'r', 'd'}。
统计词频：对于每个词，统计其在文本中的频率。例如，在"hello world"中，'h'出现1次，'e'出现1次，'l'出现3次，'o'出现2次，'w'出现1次，'r'出现1次，'d'出现1次。
合并频率最高的词对：在每次迭代中，选择频率最高的词对进行合并。合并的方式是将两个词连接起来，并用一个特殊的符号（如"_"）分隔。例如，在初始词典中，选择频率最高的词对"l"和"l"，将它们合并为"ll"，更新词典为{'h', 'e', 'll', 'o', 'w', 'r', 'd'}。
更新词频：更新合并后的词频。对于合并的词，统计其在文本中的频率。例如，在"hello world"中，'h'出现1次，'e'出现1次，'ll'出现3次，'o'出现2次，'w'出现1次，'r'出现1次，'d'出现1次。
重复步骤3和4：重复步骤3和4，直到达到预设的词典大小或者满足其他停止条件。每次迭代都会合并频率最高的词对，并更新词频。

最终得到的词典即为BPE的词典。通过BPE算法，可以将文本分解为多个子词，其中一些子词可能是常见的词汇，而其他子词则是根据输入文本的特点生成的。这种方式可以更好地处理未登录词和稀有词，并提高模型对复杂词汇和短语的处理能力。

WordPiece 与 BPE 异同点是什么？

WordPiece和BPE（Byte-Pair Encoding）都是常用的无监督分词方法，它们有一些相似之处，但也存在一些差异。

分词目标：WordPiece和BPE都旨在将文本分解为子词或字符级别的单位，以便更好地处理未登录词和稀有词，提高模型对复杂词汇和短语的处理能力。
无监督学习：WordPiece和BPE都是无监督学习方法，不需要依赖外部的标注数据，而是通过分析输入文本自动构建词典。
拆分策略：WordPiece采用贪婪的自顶向下的拆分策略，将词汇表中的词分解为更小的子词。它使用最大似然估计来确定最佳的分割点，并通过词频来更新词典。BPE则采用自底向上的拆分策略，通过合并频率最高的词对来构建词典。它使用词频来选择合并的词对，并通过更新词频来更新词典。
分割粒度：WordPiece通常将词分解为更小的子词，例如将"running"分解为"run"和"##ning"。这些子词通常以"##"前缀表示它们是一个词的一部分。BPE则将词分解为更小的子词或字符级别的单位。它不使用特殊的前缀或后缀来表示子词。
处理未登录词：WordPiece和BPE在处理未登录词时有所不同。WordPiece通常将未登录词分解为更小的子词，以便模型可以更好地处理它们。而BPE则将未登录词作为单独的词处理，不进行进一步的拆分。

总体而言，WordPiece和BPE都是有效的分词方法，选择使用哪种方法取决于具体的任务需求和语料特点。

简单介绍一下 SentencePiece 思路？

SentencePiece是一种基于BPE算法的分词工具，旨在将文本分解为子词或字符级别的单位。与传统的BPE算法不同，SentencePiece引入了一种更灵活的训练方式，可以根据不同任务和语料库的需求进行自定义。SentencePiece的思路如下：

初始化词典：将每个字符视为一个初始的词。例如，对于输入文本"hello world"，初始词典可以包含{'h', 'e', 'l', 'o', 'w', 'r', 'd'}。
统计词频：对于每个词，统计其在文本中的频率。例如，在"hello world"中，'h'出现1次，'e'出现1次，'l'出现3次，'o'出现2次，'w'出现1次，'r'出现1次，'d'出现1次。
合并频率最高的词对：在每次迭代中，选择频率最高的词对进行合并。合并的方式是将两个词连接起来，并用一个特殊的符号（如"_"）分隔。例如，在初始词典中，选择频率最高的词对"l"和"l"，将它们合并为"ll"，更新词典为{'h', 'e', 'll', 'o', 'w', 'r', 'd'}。
更新词频：更新合并后的词频。对于合并的词，统计其在文本中的频率。例如，在"hello world"中，'h'出现1次，'e'出现1次，'ll'出现3次，'o'出现2次，'w'出现1次，'r'出现1次，'d'出现1次。
重复步骤3和4：重复步骤3和4，直到达到预设的词典大小或者满足其他停止条件。每次迭代都会合并频率最高的词对，并更新词频。
训练模型：根据得到的词典，训练一个分词模型。模型可以根据需求选择将文本分解为子词或字符级别的单位。

通过SentencePiece，可以根据不同任务和语料库的需求，自定义分词模型。它可以更好地处理未登录词和稀有词，提高模型对复杂词汇和短语的处理能力。同时，SentencePiece还支持多种语言和编码方式，可以广泛应用于自然语言处理任务中。

不同大模型 LLMs 的分词方式

大模型语言模型（Large Language Models，LLMs）通常采用不同的分词方式，这些方式可以根据任务和语料库的不同进行调整。以下是一些常见的大模型LLMs的分词方式的举例：

基于规则的分词：这种分词方式使用预定义的规则和模式来切分文本。例如，可以使用空格、标点符号或特定的字符来确定词语的边界。这种方法简单直接，但对于复杂的语言和文本结构可能不够准确。
基于统计的分词：这种分词方式使用统计模型来确定词语的边界。通常会使用大量的标注数据来训练模型，并根据词语的频率和上下文来进行切分。这种方法相对准确，但对于未见过的词语或特定领域的术语可能不够准确。
基于深度学习的分词：这种分词方式使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或Transformer模型，来进行分词。这些模型可以学习文本的上下文信息，并根据语义和语法规则来进行切分。这种方法可以处理复杂的语言结构和未见过的词语，但需要大量的训练数据和计算资源。
基于预训练模型的分词：最近的研究表明，使用预训练的语言模型，如BERT、GPT等，可以在分词任务上取得很好的效果。这些模型在大规模的文本数据上进行预训练，并能够学习到丰富的语言表示。在具体的分词任务中，可以通过在预训练模型上进行微调来进行分词。这种方法具有较高的准确性和泛化能力。
基于词典的分词：这是最常见的分词方式之一，使用一个预先构建好的词典来将文本分解为单词。例如，BERT模型使用WordPiece分词器，将文本分解为词片段（subword units），并在词典中查找匹配的词片段。
基于字符的分词：这种方式将文本分解为单个字符或者字符级别的单位。例如，GPT模型使用字节对编码（Byte Pair Encoding，BPE）算法，将文本分解为字符或字符片段。
基于音节的分词：对于一些语言，特别是拼音文字系统，基于音节的分词方式更为常见。这种方式将文本分解为音节或音节级别的单位。例如，对于中文，可以使用基于音节的分词器将文本分解为音节。
基于规则的分词：有些语言具有明确的分词规则，可以根据这些规则将文本分解为单词。例如，日语中的分词可以基于汉字辞书或者语法规则进行。
基于统计的分词：这种方式使用统计模型来判断文本中的分词边界。例如，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）可以通过训练来预测最可能的分词边界。