点击原文(NLP基础(分词):wordpiece 算法),后台回复“wordpiece”可免费获得上述论文和代码 2、算法原理 1. 核心公式:概率最大化 WordPiece通过以下公式选择合并的字符对: 其中,freq(A)和freq(B)是字符A和B的独立频率,freq(A,B)是它们连续出现的频率。分数越高,说明A和B的共现越有意义。 2. 算法步骤 初始化...
大模型的分词器tokenizer(一):word level,char level,subword level 大模型的分词器tokenizer(二):BPE (Byte-Pair Encoding) wordpiece 分词器的工作流程和BPE算法非常相似,只是在选择合并token的时候有所不同。 直觉式理解 假设我们有一份语料,其中包含以下单词: faster</ w>: 8, higher</ w>:6, stronger<...
WordPiece 是一种基于子词的分词算法,由 Google 在其机器翻译系统(Neural Machine Translation, NMT)中提出并广泛应用。相较于传统的基于单词或字符的分词方法,WordPiece 能够更有效地处理未登录词(OOV, Out-Of-Vocabulary),同时保持较高的词汇覆盖率和较低的模型复杂度。 二、原理与步骤 构建初始词典: 通常从一个...
WordPiece 分词算法详解 一、引言 WordPiece 是一种基于子词的分词算法,由 Google 在其 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型中首次提出并广泛使用。相比于传统的基于单词或字符的分词方法,WordPiece 能够更有效地处理未登录词(OOV, Out-Of-Vocabulary),同时保持较高的词汇覆盖率和较低的词汇...
训练模型分词器是构建自然语言处理任务的重要步骤，其中BPE、WordPiece、ULM和SentencePiece是常用的分词算法。它们各有特点：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 ...
ULM是另外一种subword分隔算法,它能够输出带概率的多个子词分段。它和 BPE 以及 WordPiece 从表面上看一个大的不同是,前两者都是初始化一个小词表,然后一个个增加到限定的词汇量,而 Unigram Language Model 却是先初始一个大词表,接着通过语言模型评估不断减少词表,直到限定词汇量。
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...
【NLP高频面题 - 分词篇】WordPiece 分词器是如何训练的? 重要性:★★ 💯 NLP Github 项目: NLP 项目实践:fasterai/nlp-project-practice 介绍:该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用,分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验
在训练方面,WordPiece 与 BPE (Byte Pair Encoding) 非常相似,但分词方式有所不同。 一、训练算法 1.1 构建初始化词表 与BPE 类似,WordPiece 从一个小型词汇表开始,该词汇表包含模型使用的特殊 token 和初始字母表。由于 WordPiece 通过添加前缀 (如 BERT 使用的 ##)来识别子词,因此在初始阶段,每个单词都会被...
以满足模型需求。在大语言模型时代，WordPiece的变种Byte-Pair Encoding (BPE)和Byte-level BPE（BBPE）得到了广泛应用。BPE最初作为文本压缩算法在2015年引入NLP领域，尤其在训练GPT模型时被OpenAI用于分词。BBPE则于2019年提出，以字节为粒度的分词方法，适用于GPT2、BLOOM、Llama、Falcon等模型。