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GPT3.5的tokenization流程如上图所示以下是chatGPT对BPE算法的解释 BPEByte Pair Encoding编码算法是一种基于统计的无监督分词方法用于将文本分解为子词单元。它的原理如下 1. 初始化将文本中的每个字符视为一个单词并统计每个字符出现的频率。这些字符可以是字母、标点符号或其他任意字符。 2. 统计频率在每次迭代中计算每对相邻字符或字符序列的频率并记录最常出现的一对。 3. 合并频率最高的一对将频率最高的字符对合并成一个新的字符或字符序列并将其作为新的单词。同时更新字符频率统计。 4. 重复步骤2和3重复执行步骤2和3直到达到预定的子词数量或达到指定的迭代次数。 5. 构建词表将合并得到的字符组合形成的新单词添加到词表中。 6. 分词使用得到的词表将文本分解为子词单元。 BPE算法的核心思想是通过反复合并频率最高的字符对来构建子词单元。这样做的好处是可以将常见的词汇合并为一个单元同时也能够处理未登录词OOV问题即将未在训练集中出现过的词拆解为可识别的子词。 BPE算法的优点是可以自适应地根据数据集构建词表而不需要依赖外部词典。它在机器翻译、文本生成等自然语言处理任务中得到广泛应用。 BPE采用了一种贪婪的思想来生成token以下博客举例解释了BPE算法的迭代过程
理解NLP最重要的编码方式 — Byte Pair Encoding (BPE)这一篇就够了 - 知乎在machine learning尤其是NLP的算法面试时Byte Pair Encoding (BPE) 的概念几乎成了一道必问的题然而尴尬的是很多人用过却未必十分清楚它的概念调包大法好。本文将由浅入深地介绍BPE算法背后的思想…https://zhuanlan.zhihu.com/p/424631681
