BBPE(Bytewise Byte Pair Encoding)是一种字节级别的字节对编码(Byte Pair Encoding),主要用于将文本数据压缩或编码成更紧凑的表示形式。它的原理如下: 初始化词汇表:开始时,BBPE 将每个字符都视为一个词汇。 字节对频率统计:对输入文本进行扫描,统计所有相邻字节对的出现频率。 合并频率最高的字节对:找到
在大语言模型时代,最常用的分词方法是Byte-Pair Encoding (BPE)和Byte-level BPE(BBPE),Byte-Pair Encoding (BPE)最初是一种文本压缩算法在15年被引入到NLP用于分词[3],在训练 GPT 时被OpenAI 用于tokenization,后续好多模型GPT,RoBERTa等都采用了这种分词方法。Byte-level BPE(BBPE)是于19年在BPE的基础上提出...
Byte-level BPE与Byte-Pair Encoding区别在于最小词汇单位不同，BPE以字符级别，BBPE以字节级别操作。UTF-8编码提供256个字节范围，理论上覆盖所有字符。BBPE和BPE实现步骤相似，区别在于粒度，BBPE能表示更多细粒度信息。字节编码效率与语义表现之间需平衡，为提升中文处理效果，对Llama中文词表进行扩充。By...
In this paper, we investigate how the output representation of an end-to-end neural network affects multilingual automatic speech recognition (ASR). We study different representations including character-level, byte-level, byte pair encoding (BPE), and byte- level byte pair encoding (BBPE) represe...
@ymcui 所以这里发布的中文RoBERTa模型,在预训练时候不是使用BBPE(byte-level Byte-Pair-Encoding)?而是WordPiece(与BERT一样都是字符级的Byte-Pair-Encoding)? ymcui commented on Feb 2, 2021 ymcui on Feb 2, 2021 Owner @MrRace https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm#模型对比 写的很清楚了,集...
本文采用了字节对编码(BPE,Byte Pair Encoding),即将频率高的字节对一起编码。 (以下部分内容为本人的推测) GPT2可能使用的是UTF-8...,就是针对不同的任务,模型的输入token序列是有区别的: 对于文本分类任务,输入格式与预训练时一样,[start;text;extract]; 对于文本蕴含任务,在前提(premise)和假设 Task 4: ...
前置知识:字节对编码(Byte Pair Encoding, BPE)分词技术 | Tokenization - 知乎 (zhihu.com) 什么是BBPE BBPE中文翻译为“字节级别的字节对编码“,简单来说就是将文本数据表示为字节序列,并将这些字节序列通过字节对编码的方式分割成更小的子词,最终构建一个用于模型训练的词汇表。
Byte-level BPE(BBPE)和Byte-Pair Encoding (BPE)区别就是BPE是最小词汇是字符级别,而BBPE是字节级别的,通过UTF-8的编码方式这一个字节的256的范围,理论上可以表示这个世界上的所有字符。 所以实现的步骤和BPE就是实现的粒度不一样,其他的都是一样的。 初始词表:构建初始词表,包含一个字节的所有表示(256)。
BPE (Byte Pair Encoding) 是NLP领域广泛使用的分词算法,通过迭代合并高频字符对来学习子词单元。然而,传统BPE在处理多语言场景时存在以下局限: 对于中文、日语等字符集丰富的语言,需要大量稀有字符占用词表空间 不同语言的字符集差异大,难以实现有效的跨语言共享 处理噪声文本时的鲁棒性不足 BBPE: 字节级别的BPE改...
使用byte level BPE 相比于 byte 直接建模可以有效利用 sub-word (比如 byte pair encoding)带来的提升。 怎么训练 byte level BPE 编码 我们使用的是 google 的 sentencepiece 工具来训练 BPE,那么怎么让 sentencepiece 从 byte level 来训练 BPE 而不是 char level 呢,这就需要对中文先做一个编码操作。一般的...