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,构建出初始的词表,此...
# 设置终止条件:词表大小上限为50vocab_size=50# 记录merge的过程merges=dict()whilelen(vocab)<vocab_size:pair_freqs=compute_pair_freqs(splits)best_pair=""max_freq=Noneforpair,freqinpair_freqs.items():ifmax_freqisNoneormax_freq<freq:best_pair=pairmax_freq=freqsplits=merge_pair(*best_pair,s...
Minimal, clean code for the Byte Pair Encoding (BPE) algorithm commonly used in LLM tokenization. - kuprel/minbpe
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...
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
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。
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。
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 ...
This tokenizer is used by most state-of-the-art NLP models. So let’s get started with knowing first what subword-based tokenizers are and then understanding the Byte-Pair Encoding (BPE) algorithm used by the state-of-the-art NLP models. 🙃...
BPE算法,最早应用于NLP任务出现于《Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units》这篇文章,是一种解决NMT任务中,出现OOV(out-of-vocabulary)的方法。在NMT任务中,如果出现OOV问题,最常见的就是back off to a dictionary。这篇文章使用了BPE算法后,不用退回到字典前就可以继续NMT任务。 送TA礼物...