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>
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...
WordPiece每次选择合并的两个子词,通常在语料中以相邻方式同时出现 3.3 Unigram LM 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...
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...
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 ...
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...
【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
WordPiece-大模型的分词器 - AI费曼于20241021发布在抖音,已经收获了2.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。
wordpiece和ULM的对比:wordpiece和ULM的对比:都使用语言模型来挑选子词;区别在于前者词表由小到大,而后者词表由大到小,先初始化一个大词表,根据评估准则不断丢弃词表,直到满足限定条件。ULM算法考虑了句子的不同分词可能,因而能够输出带概率的多个分词结果。 三种subword分词算法的关系 refs: 2.LLM中的分词器 1....