BPE tokenizer 和原始 BPE 算法的区别在于:原始 BPE 算法用一个“新字节”替代“字节对”(前面例子中的X、Y、Z),为了在解压缩时还原这种替代关系,我们需要维护一个查找表Y=ab;X=...;但是,在建立 BPE tokenizer 的过程中,我们并没有引入“新字节”,而只是将“字节对”进行合并,也就是说我们只需要合并之后...
当然,这篇文章也参考了网上许多关于tokenizer的文章,在此对他们表示感谢,如有雷同,请见谅。 一、BPE算法是什么 在自然语言处理(NLP)模型中,有这样的例子,像句子 “I went to New York last week.” 被输入模型时,其中包含多个单词(token)。传统上是按空格分隔成 ['i', 'went', 'to', 'New', 'York',...
字节对编码（Byte-Pair Encoding，简称BPE）是一种压缩文本的算法，最初被OpenAI应用于训练GPT模型，现广泛用于包括GPT、GPT-2、RoBERTa、BART和DeBERTa在内的多种Transformer模型。Tokenizer在自然语言处理中承担着将连续文本序列分解为有意义标记（tokens）的重要角色，这些标记可以是单词、数字、符号或其他语...
tokenizer.model分词模型可以通过手动安装谷歌的项目源码,使用命令行导出为tokenizer.vocab词表,从而得到每个token和token id的对应关系,sentencepiece命令工具安装方式如下 AI检测代码解析 # download sentencepiece项目源码 $ unzip sentencepiece.zip $ cd sentencepiece $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make -...
主要有BPE、BBPE、WordPiece和UniLM等分词算法。BPE通过迭代地合并最频繁出现的字符或字符序列生成词表，是目前最常用的Tokenizer方法之一。BBPE基于字节（Byte）层面生成词表，能较好支持多种语言。WordPiece基于语言模型似然概率生成新的子词。UniLM则是在构建足够大词表后，通过删除计算概率低的子词调整词...
bpe text tokenizer BPE(Byte-pair Encoding)文本编码器是一种将文本转换为字节对编码的形式,常用于自然语言处理任务中。它将文本分成一个个字节对,以便于后续的编码和解码操作。 BPE文本编码器的原理如下: 1.首先,将输入的文本按照空格分割成单词或子词。 2.然后,对每个子词进行编码。通常情况下,编码器会将子...
Tokenizer的技术是LLM预训练中非常重要的一环,主要的切分方式有基于词、字和子词的切分,其中子词切分(如BPE、WordPiece、Unigram)是主流方案。BPE通过预设一个最大词典大小,从字符对的频率统计中合并出现频率最高的字符组合,逐步构建新的词汇,直到达到词典大小限制。WordPiece则通过选择相邻字符对互信息最大的组合进行...
在Rust 版本中,这个文件提供了基于字节级的 BPE 算法实现,即BasicTokenizer,它处理直接输入的文本,并能进行训练、编码和解码。 对应于 Python 的:minbpe/basic.py 功能描述: regex.rs: 实现了一个进一步通过正则表达式分割输入文本的分词器。 在Rust 版本中,这个模块包含了对文本的预处理步骤,使用正则表达式按类别...
1 Word-based Tokenizer 2 Character-based Tokenizer 3 Subword-based Tokenizer 3.1 Byte-Pair Encoding(BPE) Byte-Level BPE 3.2 WordPiece 3.3 Unigram 3.4
Tokenizer 作用 在之前的自然语言处理(NLP)的任务中,词(Word)是最小的能独立使用的音义结合体,因此一段文本中最基础的处理单元就是词(Word)粒度。 进入Pre-Train时代后模型处理文本的粒度从Word更细分到Token粒度,Token可以是一个字、词、标识符等等。那如何从一段文本、句子中得到切割、分好的以Token粒度表示的...