1. WordPiece算法简述 WordPiece算法 在合并策略上存在关键区别 WordPiece的主要目标是通过最大化训练数据的似然(likelihood),即在每次迭代中,选择能最大化训练数据似然增益的子词对(subword pair)进行合并。 2. WordPiece算法过程 1. 似然增益的定义 2. 对似然增益公式的说明 ...
一般都采用 无监督的文本切分算法, 也就是使用 匹配 或者 概率路径 的方式, 并通过无监督算法生成分词所需要的 词表 以及 概率。常见的算法包括: BPE, WordPiece, Unigram 等等。 四、多语言分词框架 在LLM 时代, 我们希望训练出来的模型是 语言无关 的, 也就意味着支持所有的语言。此时, 上一部分提到的两...
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。 现在性能比较流行的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', 'loving', 'loves']这三个单词。其实本身的语义都是"爱"的意思,但...
BERT中使用的是WordPiece算法，最初设计用于解决日文和韩文语音问题。WordPiece通过基于相似性而非下一个最高频率对形成新的子词单位，来在子字级标记方面与BPE（Basic Periodontal Examination）有所不同。WordPiece算法的具体步骤包括：获得足够大的语料库、定义子词词汇量、将单词拆分为字符序列、初始化词汇...
WordPiece算法基于概率生成新的子词，与BPE不同。它通过计算单词的子词出现概率来构建子词词表。Unigram Language Model (Kudo, 2018)ULM是另一种Subword分隔方法，它输出多个子词分段并提供概率。ULM假设所有子词出现独立，序列由子词出现概率的乘积产生。总结 Subword算法在NLP中提供了更精细的表示，有助...
由于读取整个输入至少需要n 个操作,因此 LinMaxMatch 算法对于 MaxMatch 问题是最优的。 端到端 WordPiece 标记化 鉴于现有系统预先标记输入文本(通过标点符号和空白字符将其拆分为单词),然后对每个结果单词调用 WordPiece 标记化,Google提出了一种端到端 WordPiece 标记器,它结合了pre-tokenization 和 WordPiece 到一个...
不同点在于,WordPiece基于概率生成新的subword而不是最高频字对。算法如下: 准备足够大的训练语料 确定期望的subword词表大小 将单词分成字符序列 基于 NLP基础之——Subword Model Word-level所存在的OOV 问题,而且能够捕获 句子的3-gram、4-gram、5-gram 信息,这个也是 后期 FastText的想法雏形。 三、Subwordmodel...
在大型语言模型(llm)中使用子词算法(如BPE或WordPiece)的优点是什么?A.限制词汇量B.减少训练数据量C.提高计算效率D.都不是的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提
WordPiece算法可以看作是BPE的变种。不同点在于,WordPiece基于概率生成新的subword而不是下一最高频字节对。 算法 准备足够大的训练语料 确定期望的subword词表大小 将单词拆分成字符序列 基于第3步数据训练语言模型 从所有可能的subword单元中选择加入语言模型后能最大程度地增加训练数据概率的单元作为新的单元 重复第5...
WordPiece算法可以看作是BPE的变种。不同点在于,WordPiece基于概率生成新的subword而不是下一最高频字节对。 算法 准备足够大的训练语料 确定期望的subword词表大小 将单词拆分成字符序列 基于第3步数据训练语言模型 从所有可能的subword单元中选择加入语言模型后能最大程度地增加训练数据概率的单元作为新的单元 ...