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' , '
Byte Pair Encoding( BPE )是一种广泛应用于自然语言处理( NLP )的分词算法,尤其在大规模预训练模型( 如GPT、BERT )中表现优异。它的核心思想是通过合并高频字符对来构建子词( subword )单元,从而平衡词汇量大小与语义表达能力。1. BPE 的背景与动机起源:BPE最初是一种数据压缩算法( 1994年提出 ),通过替换...
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**:...
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...
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...
BPE算法在自然语言处理中的优势有哪些? Byte Pair Encoding 在NLP模型中,输入通常是一个句子,例如"I went to New York last week.",一句话中包含很多单词(token)。传统的做法是将这些单词以空格进行分隔,例如['i', 'went', 'to', 'New', 'York', 'last', 'week']。然而这种做法存在很多问题,例如模型...
《bpe算法原理》①BPE即字节对编码，是一种在自然语言处理领域常用的子词分词算法。它最初是作为一种数据压缩算法被提出的，后来经改进后在NLP任务中广泛应用，在基于词的分词和基于字符的分词之间找到了平衡，对提升语言模型的效率和性能很有帮助；②BPE工作原理的第一步是从单个字符开始。文本最开始会被拆分成单个...
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...
BPEBytePairEncoding,简称BPE。BPE最早是一种压缩算法,基本思路是把经常出现的bytepair用一个新的byte来代替,例如假设(‘...虽然能够很好的对字库中每一个Char进行向量表示。 单词嵌入可以由字符嵌入表示: 1.能为不知道的单词生成嵌入 2.相似的拼写有相似的嵌入 3.解决了oov问题 连接的语言可以被分解为字符有...