('tokeni', 'z'): 'tokeniz'} 至此我们已经完成了BPE算法词表的生成了! 2.5 Bonus:使用生成的词表进行编码 在前面的代码中,我们生成了词表(vocab)并记录了合并过程(merges),现在我们就可以进行文字编码了。 编码过程为: 1)将文字中的单词拆为简单的字母subwords,并添加</w>; 2)根据merges中的记录不断合...
参考代码 importre,collectionsdefget_vocab(filename):vocab=collections.defaultdict(int)withopen(filename,'r',encoding='utf-8')asfhand:forlineinfhand:words=line.strip().split()forwordinwords:vocab[' '.join(list(word))+' </w>']+=1returnvocabdefget_stats(vocab):pairs=collections.defaultdict(...
BPE算法涉及词表构建、编码和解码等步骤。编码时，基于子词词表将单词替换为相应的子词序列，解码时则将子词序列拼接还原为原始单词。在实际应用中，BPE可以通过子词序列进行快速文本编码和解码，简化文本处理流程。在代码实现方面，BPE通常使用预编译工具，如subword-nmt库，该库支持自动处理训练数据，生成...
BPE算法作为一种「字节级」的标记化方法，在UTF-8编码的字符串上运行，通过合并频繁出现的字节对来逐步构建词汇表，旨在减少模型需要处理的词汇量。该算法自GPT-2论文发布以来，在各大语言模型中被广泛采用。minbpe项目的亮点在于其精简性，仅用74行Python代码实现了BPE算法，这不仅展示了Karpathy对代码优化的高超技...
LLM 标记化中常用的字节对编码 (BPE) 算法的最小、干净的代码。. Contribute to kekewind/minbpe development by creating an account on GitHub.
BPE算法在自然语言处理领域广泛应用,尤其是在大规模语言模型中,尤其是以 GPT 为代表的大规模语言模型当中(使用其变体 Byte Level BPE)。然而,当前的开源算法实现在中文等语言中的训练效率较低。文本着重介绍B…
新项目:BPE代码最小化版本 Andrej Karpathy离职后马上推出了一个引人注目的新项目:minbpe。该项目在GitHub上迅速获得了4.5k的标星。 这个项目专注于Byte Pair Encoding(BPE,字节对编码)算法,旨在创建一个既最小又干净,同时具有教育价值的代码版本。 BPE算法作为一种「字节级」的标记化方法,在UTF-8编码的字符串...