Byte Pair Encoding简称BPE,本质上是一个数据压缩算法。其通过迭代式地“合并高频字符对”,保留出现最多子词的方式,达到压缩总编码词表的目的。 我们知道在NLP世界中,分词是非常重要的,顾名思义是一种文本信息分割手段,分词的目的是把文本信息转化成数字信息,毕竟计算机只认数字嘛,这些数字我们称之为token,因此分词粒度
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...
通常来说,在对一段文字进行编码以前,我们会首先将其分隔为一些最小单元(也就是Token),然后去词表中查找每个Token对应的数字编码,从而获得整段文字的编码。上述这个过程就是由Tokenizer实现的,而今天要介绍的Byte-Pair Encoding(BPE)是目前最常用的构造词表的算法。 在开始之前,我们先介绍一下Tokenizer中构造词表的...
如果我们能使用将一个token分成多个subtokens,上面的问题就能很好的解决。本文将详述目前比较常用的subtokens算法——BPE(Byte-Pair Encoding) 现在性能比较好一些的NLP模型,例如GPT、BERT、RoBERTa等,在数据预处理的时候都会有WordPiece的过程,其主要的实现方式就是BPE(Byte-Pair Encoding)。具体来说,例如['loved', '...
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。
Byte-Pair Encoding (BPE) (subword-based tokenization) algorithm implementaions from scratch with python pythonnlpnatural-language-processingtokenizerdata-preprocessingdata-cleaningbpebyte-pair-encodingsubword-tokenization UpdatedJan 30, 2023 Python Ascend-Research/AutoGO ...
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...
必应词典为您提供Byte-pair-encoding的释义,网络释义: 字节对编码;位元组对码化;
Byte Pair Encoding文本分词器说明书 Package‘tokenizers.bpe’September16,2023 Type Package Title Byte Pair Encoding Text Tokenization Version0.1.3 Maintainer Jan Wijffels<***> Description Unsupervised text tokenizer focused on computational efficiency.Wraps the'YouToken-ToMe'library<https://github.co...
本文主要介绍了在自然语言处理（NLP）领域中最重要的编码方式之一——Byte Pair Encoding (BPE)。BPE是一种基于字节对的编码方法，旨在优化数据压缩，特别是在预训练语言模型中。相较于传统的单词级编码方式，BPE在处理大规模语言数据时展现出显著优势。文章首先对BPE的概念和基本思想进行了阐述，然后通过...