BPE(Byte Pair Encoding,字节对编码)最初是一种数据压缩算法,后来被广泛应用于自然语言处理(NLP)中的子词分词任务。它通过在文本中逐步合并最常见的字符对来构建词汇表,从而减少词汇表的大小并提升模型的效率。 2. 工作原理 BPE的工作原理主要包括以下几个步骤: 初始化:将文本拆分成单个字符,并将这些字符作为初始...
字节对编码是一种数据压缩算法,可以用一个未使用的字节迭代地替换序列中最频繁的字节对。例如: aaabdaaabac。 aa是最常见的字节对,我们将其替换为未使用的字节Z。 ZabdZabac。 ab现在是最常见的字节对,我们将其替换为Y。 为了使该思想适合于单词分割,而不是替换频繁的字节对,我们现在合并了经常出现的子单词对...
引言 在读RoBERTa的论文时发现其用于一种叫作BPE(Byte Pair Encoding,字节对编码)的子词切分技术。今天就来了解一下这个技术。 一般对于英语这种语言,尽管词语之间已经有了空格分隔符,但是英语的单词往往具有复杂的词形变换,如果只是用空格进行切分,会导致数据稀疏问题
1. BPE(Byte Pair Encoding,字节对编码)简述BPE(Byte Pair Encoding,字节对编码)是一种常用的 数据压缩算法。在自然语言处理中,BPE被用来解决以下问题: 1. 自然语言中的词汇量非常庞大,如果对每个单词都…
ChatGPT用的token化算法是BPE。名字是叫做字节对编码。原先就有这个算法,是用来做数据压缩的。ChatGPT的算法跟原来不一样。 它的结果是建立一个从 字符串(token) 到 整数编码 的1-1映射。 encoder: pair of index -> index decoder: index -> str ...
1、字节对编码 Byte Pair Encoding 字节对编码算法是一种常用的标记器,例如GPT和GPT-2模型(OpenAI), BART (Lewis等人)等[9-10]。它最初被设计为一种文本压缩算法,但人们发现它在语言模型的标记化任务中工作得非常好。BPE算法将一串文本分解为在参考语料库(用于训练标记化模型的文本)中频繁出现的子词单元[11]...
字节对编码算法 字节对编码算法(Byte Pair Encoding,BPE)是一种压缩算法,用于将文本数据转换为更紧凑的表示形式。它基于n-gram模型,其中n表示字节或字符的数目。BPE是一种数据压缩算法,可以有效地减少存储空间,并在自然语言处理的各种任务中广泛应用。在BPE中,最常见的n-gram被视为单个符号,并在文本中替换为新符号...
在读RoBERTa的论文时发现其用于一种叫作BPE(Byte Pair Encoding,字节对编码)的子词切分技术。今天就来了解一下这个技术。 一般对于英语这种语言,尽管词语之间已经有了空格分隔符,但是英语的单词往往具有复杂的词形变换,如果只是用空格进行切分,会导致数据稀疏问题。
基于单词的标记化是三种标记化方法中最简单的一种。标记器将通过拆分每个空格字符(有时称为“基于空白的标记化”)或通过类似的规则集(如基于标点的标记化)将句子分成单词[12]。 例如,这个句子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
1、字节对编码 Byte Pair Encoding 字节对编码算法是一种常用的标记器,例如GPT和GPT-2模型(OpenAI), BART (Lewis等人)等[9-10]。它最初被设计为一种文本压缩算法,但人们发现它在语言模型的标记化任务中工作得非常好。BPE算法将一串文本分解为在参考语料库(用于训练标记化模型的文本)中频繁出现的子词单元[11]...