因此,在单词和字符两个粒度之间取平衡,基于子词(subword)的算法被提出了,典型的就是BPE算法,字节对编码(BPE, Byte Pair Encoder)。 二. BPE算法流程 BPE构建词表 确定词表大小,即subword的最大个数V; 在每个单词最后添加一个</w>,并且统计每个单词出现的频率; 将所有单词拆分为单个字符,构建
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...
Minimal, clean, code for the Byte Pair Encoding (BPE) algorithm commonly used in LLM tokenization. - yuimo/minbpe
Byte-Pair Encoding(BPE,字节对编码)是一种分词(tokenization)方法,最初用于数据压缩,后来被广泛应用到自然语言处理(NLP)中,尤其是在大语言模型的分词器里。它的核心思想是通过统计字符或子词的出现频率,逐步合并最常见的一对(pair),生成一个更紧凑且灵活的词表。简单来说,BPE 从字符开始,慢慢“拼凑”出常见的词...
Minimal, clean code for the (byte-level) Byte Pair Encoding (BPE) algorithm commonly used in LLM tokenization. The BPE algorithm is "byte-level" because it runs on UTF-8 encoded strings. This algorithm was popularized for LLMs by the GPT-2 paper and the associated GPT-2 code release fro...
字节编码对(Byte Pair Encoder,BPE)是一种子词处理的方法。其主要的目的是为了压缩文本数据。主要是将数据中最常连续出现的字节(bytes)替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。 关于BPE的详细介绍请参考:自然语言处理中常见的字节编码对(Byte-Pair Encoding,BPE)算法简介 ...
字节对编码(Byte Pair Encoder,BPE),又叫digram coding,是一种在自然语言处理领域经常使用的数据压缩算法。在GPT系列模型中都有用到。主要是将数据中最常连续出现的字节(bytes)替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。在这篇博客中我们将简单介绍一下这个方法。
Motivated by this challenge, this paper employs Byte Pair Encoding (BPE) algorithm for password segmentation, extracting those non-semantical patterns which are frequently used in passwords subconsciously by people. Based on the segmentation, we propose a BPE-PCFGs model to generate password guesses....
字节对编码(Byte Pair Encoder,BPE),又叫digram coding,是一种在自然语言处理领域经常使用的数据压缩算法。在GPT系列模型中都有用到。主要是将数据中最常连续出现的字节(bytes)替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。在这篇博客中我们将简单介绍一下这个方法。
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