BPE算法优缺点 参考 一. BPE简介 通常NLP的分词有两个最简单和直接的思路:1.按照空格分开(在英文里就是按照单词分开),例如‘I have a cat’可以分为['I', 'have', 'a', 'cat']; 2.按字符进行分割,例如‘I have a cat’可以分为['I', 'h', 'a', 'v', 'e', 'a', 'c', 'a' , '...
字节对编码 (Byte-Pair Encoding, BPE) 最初是作为一种压缩文本的算法开发的,后来被 OpenAI 用于预训练 GPT 模型时的分词 (tokenization) 过程。现在,许多 Transformer 模型都在使用它,包括 GPT、GPT-2、RoBERTa、BART 和 DeBERTa。 一、训练阶段 1.1 构建基本词汇表 BPE 训练的第一步是计算语料库中使用的唯一...
“注意到在Tokenizertrait 中使用了IndexMapcrate。这是因为 BPE 算法需要依赖元素插入的顺序,相比于HashMap,IndexMap可以在保持插入顺序的同时,还提供了接近HashMap的性能。IndexMap同时允许在更新时保持键的顺序,简化了合并字典和访问最频繁元素的逻辑。 除了接口之外,还有一些辅助函数: **get_stats和update_stats**:...
BPE(Byte-Pair Encoding)分词算法详解一、引言BPE(Byte-Pair Encoding)是一种数据压缩算法,由Gage于1994年提出。近年来,它在自然语言处理领域,特别是在词嵌入和神经机器翻译中得到了广泛应用。BPE的核心思想是通过迭代地合并最频繁出现的字符对来构建词汇表,从而有效地将文本分割成子词单元(subword units)。这种方法既...
BPE 算法通过训练,能够把上面的 3 个单词拆分成 ["lov","ed","ing","es"] 几部分,这样可以把词的本身的意思和时态分开,有效的减少了词表的数量。算法流程如下: 设定最大 subwords 个数 V 将所有单词拆分为单个字符,并在最后添加一个停止符 </w>,同时标记出该单词出现的次数。例如,"low" 这个单词出现...
Subword算法。BPE是一种简单的数据压缩形式,可以有效地平衡词汇表大小和编码所需的token 数量。它可以提高词表的空间使用效率,避免得到类似 ‘dog.’、‘...基于贪心策略,每次都取最高频的字节对。总结GPT-2 在 GPT的基础上采用单向语言模型,并舍去 Fine-tuning 阶段,利用高质量多样化的大文本数据训练得到一个巨型...
WordPiece:WordPiece算法可以看作是BPE的变种。不同的是,WordPiece基于概率生成新的subword而不是下一最高频字节对。WordPiece算法也是每次从词表中选出两个子词合并成新的子词。BPE选择频数最高的相邻子词合并,而WordPiece选择使得语言模型概率最大的相邻子词加入词表。
在BPE算法中，词汇表构建遵循从长到短的排序原则，并通过逐个匹配子词实现编码。具体步骤如下：1. 首先，将词汇表中的单词按长度排序。2. 遍历每个单词，逐字与排序后的词汇表匹配，直至单词完全分解为子词。3. 若无法完全分解，生成特殊子词以保证所有文本片段均被覆盖。例如，构建的词汇表为['...
首先，将文本块编码成字节数组。提取相邻字符的组合，即字符对，进行BPE算法的核心步骤：合并字符对。通过缓存机制加快重复文本块的处理速度。▣ 工具函数及文件读取操作 在代码实现中，我们通过以下步骤实现对tokenizer.json和BPE文件的读取与处理：同步读取"tokenizer.json"文件，并将其解析为JSON对象。读取"vocab.bpe...
话不多说,和小夕一起来看一下当下最热最火三个subword算法叭o(*~▽~*)ブ Byte Pair Encoding BPE(字节对)编码或二元编码是一种简单的数据压缩形式,其中最常见的一对连续字节数据被替换为该数据中不存在的字节。后期使用时需要一个替换表来重建原始数据。OpenAI GPT-2 与Facebook RoBERTa均采用此方法构建subword...