一个著名的算法就是 Byte-Pair Encoding (BPE) 三、BPE 3.1 算法流程 准备语料库,确定期望的subword词表大小等参数 通常在每个单词末尾添加后缀</w>,统计每个单词出现的频率,例如,low的频率为5,那么我们将其改写为"l o w </ w>”:5 注:停止符</w>的意义在于标明subword是词后缀。举例来说:st不加<
字节对编码(Byte Pair Encoding, BPE)是一种简单的数据压缩技术,最初用于合并频繁出现的字节对以减少数据的大小。在NMT中,BPE被用于单词分割,以便将单词表示为一系列子词单元,它允许模型使用一个固定大小的词汇表来表示开放词汇,从而能够处理在训练数据中未出现过的单词。 BPE有用的前提假设 有一些单词可以通过已知...
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...
print('Tokenizing word: {}...'.format(word_given)) if word_given in vocab_tokenization: print('Tokenization of the known word:') print(vocab_tokenization[word_given]) print('Tokenization treating the known word as unknown:') print(tokenize_word(string=word_given, sorted_tokens=sorted_tokens...
Byte-Pair Encoding tokenizer for large language models that can be trained on arbitrarily huge datasets "Materia" by Anita Maczan, Acrylic on canvas, 40x50, 2024 This implementation is suitable for working with huge datasets, because it processes data in chunks, both during tokenization and traini...
Byte-Pair-Encoding是用于解决未登录词的一种方法。首先简单提一句什么是未登录词，未登录词可以理解为训练语料库中没有出现的，但是在测试语料库中出现的词。我们在处理NLP任务时，通常会根据语料生成一个词典，把语料中词频大于某个阈值的词放入词典中，而低于该阈值的词统统编码成"#UNK"。这种处理方法...
and SentencePiece. We will go through Byte-Pair Encoding (BPE) in this article. BPE is used in language models like GPT-2, RoBERTa, XLM, FlauBERT, etc. A few of these models use space tokenization as the pre-tokenization method while a few use more advanced pre-tokenization methods provide...
总之,BPE是最广泛使用的子词标记化算法之一,尽管它是贪婪的,但它具有良好的性能。 参考内容: https://towardsdatascience.com/byte-pair-encoding-subword-based-tokenization-algorithm-77828a70bee0 https://en.wikipedia.org/wiki/Byte_pair_encoding
BPE分词过程涉及两个关键步骤。首先，预处理是基础，它对原始文本进行初步切割。然后，引入一个初始词典，通常包含基本的英文字母。在分词过程中，通过计算每个词对出现的频率，找出最常见的组合，将其合并到词典中。这个迭代过程会不断进行，直至词典的大小达到预设的阈值。每一步都旨在构建一个既能准确...
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...