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...
# 计算subword对的频率defcompute_pair_freqs(splits):pair_freqs=defaultdict(int)forword,freqinword_freqs.items():split=splits[word]iflen(split)==1:continueforiinrange(len(split)-1):pair=(split[i],split[i+1])pair_freqs[pair]+=freqreturnpair_freqs# 找出频率最高的subword对pair_freqs=compute...
Best pair: ('l', 'o') Tokens: defaultdict(<class 'int'>, {'lo': 7, 'w': 16, '</w>': 7, 'e': 8, 'r': 2, 'n': 6, 'est</w>': 9, 'i': 3, 'd': 3}) Number of tokens: 9 === Iter: 4 Best pair: ('lo', 'w') Tokens: defaultdict(<class 'int'>, {'...
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。
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Minimal, clean code for the Byte Pair Encoding (BPE) algorithm commonly used in LLM tokenization. - Vaibtan/Minimal-Byte-Pair-Encoding-Implementation
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...
The popular one among these tokenizers is thesubword-based tokenizer. This tokenizer is used by most state-of-the-artNLPmodels. 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-...
BPE概述 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...