在统计学中,考虑到频次一般都是和概率挂钩的,WordPiece和BPE的区别就在每次merge的过程中, BPE是通过合并最高频次的,而WordPiece是选择让似然概率最大的值,具体的计算使用合并后的概率值,除以合并前的概率值,举个例子, 在考虑将"e"和"s"合并的时候除了会考虑"es"的概率值,还会考虑"e"和"s"的概率值。或者说...
Unigram语言建模首先在 《 Improving neural network translation models with multiple subword candidates》 中提出。这种方法与 WordPiece 相同点是:同样使用语言模型来挑选子词。与 WordPiece 最大区别:WordPiece 算法的词表大小都是从小到大变化。UniLM 的词库则是从大到小变化,即先初始化一个大词表,根据评估准则不...
例如,像GPT-2的词汇表大小为50257 = 256 + <EOS> + 50000 mergers,<EOS>是句子结尾的特殊标记。 2.2 WordPiece WordPiece,从名字好理解,它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm,很多著名的Transformers模型,比如BERT/DistilBERT/Electra都使用了它。 它的原理非常接近BPE,不同之处在于它做合并...
1.1 word级别分词，如中文，需要特定算法，保留词义完整性和边界，但可能面临OOV问题。 1.2 char级别，字符分词简单，词表小，不会OOV，但可能牺牲部分语义独立性。 1.3 subword级别，如BPE和WordPiece，通过合并最频繁的字符对或概率生成子词，既保持词汇量又保持语义，相对最优。2. BPE通过迭代...
常见的分词算法有BPE、WordPiece、ULM。BPE通过合并频率高的字符对来创建子词，如在"FloydHub"示例中，"d"和"e"是最频繁的组合，形成"de"。WordPiece则基于概率生成新子词，与BPE不同的是词表大小变化方向。ULM则是从大词表逐渐裁剪，考虑句子多样性，生成概率分段。训练tokenizer时，SentencePiece是一个...
WordPiece是BPE的一种变种，它基于概率选择合并的子词，考虑的是子词之间的语言模型概率关联。而Unigram LM则是先生成大词表，通过语言模型评估减少，直至达到预设词汇量。SentencePiece由谷歌开发，集成了BPE、ULM等算法，支持字符和词级别分词，解决了训练过程中的问题，并提供简单示例以供实践。
Tokenizer的技术是LLM预训练中非常重要的一环,主要的切分方式有基于词、字和子词的切分,其中子词切分(如BPE、WordPiece、Unigram)是主流方案。BPE通过预设一个最大词典大小,从字符对的频率统计中合并出现频率最高的字符组合,逐步构建新的词汇,直到达到词典大小限制。WordPiece则通过选择相邻字符对互信息最大的组合进行...
1 Word-based Tokenizer 2 Character-based Tokenizer 3 Subword-based Tokenizer 3.1 Byte-Pair Encoding(BPE) Byte-Level BPE 3.2 WordPiece 3.3 Unigram 3.4
先给结论: BERT使用的是wordpiece的分词方法,XLNET和transformer-xl使用的是sentencepiece的切分方法。 NLP分词的形式越来越多:从最开始的字切分,词切分,发展到更细粒度的BPE,WordPiece,Unigram, 以及跨语言的 SentencePiece 的切分方法。 subword层的切分是一种有效的文本切分,可有效的减小词表大小, 并都能够覆盖所有的...
Note that BPE algorithm used in WordPiece is slightly different from the original BPE. SentencePiece is a re-implementation ofsub-word units, an effective way to alleviate the open vocabulary problems in neural machine translation. SentencePiece supports two segmentation algorithms,byte-pair-encoding (BP...