好的，我们来详细讲解 BPE Tokenizer。它是现代自然语言处理（尤其是像GPT系列这样的模型）的基石之一。

一、核心思想：解决词典的“大小-覆盖度”两难问题 #

在传统分词方法中，我们面临一个两难选择：

1. 词级词典：词典巨大，且无法处理未见词（Out-of-Vocabulary, OOV）。
   • 例如，如果词典里有“猫”、“老鼠”，但没有“猫抓老鼠”，模型就无法理解这个常见的短语。
2. 字符级词典：词典极小（比如英文只有26个字母），能表示任何词，但单个token信息量少，序列过长，训练和推理效率低。
   • 例如，“apple”需要5个token a, p, p, l, e 来表示，丢失了“app”等子词的含义。

BPE的解决方案：取二者之长。它基于子词进行分词，让最常见的词或词组作为一个独立的token，而将不常见的词拆分成更有意义的子词甚至字符。

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二、BPE是什么？ #

BPE 是一种数据压缩算法，在2015年被引入到NLP领域用于分词。它的名字就揭示了其工作原理：

• Byte Pair: 最初指的是在压缩数据中寻找最常相邻出现的字节对。
• Encoding: 用一个新的、未使用的字节来替换这个频繁出现的字节对。

在NLP中，我们把“字节”换成“字符”或“子词单元”。

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三、BPE分词器的工作流程 #

BPE分词器的工作分为两个独立的阶段：1. 训练 和 2. 编码。

阶段一：训练 - 从文本中学习合并规则 #

目标是基于一个训练语料库，构建一个合并规则列表。

假设我们有以下训练数据（已经过初步归一化，如小写化）： "low lower newest widest"

1. 初始化：

   • 将每个词分割成字符，并在词尾添加一个特殊的结束符 （表示单词边界）。
   • 初始词汇表是所有基础字符的集合。

     l o w </w>
     l o w e r </w>
     n e w e s t </w>
     w i d e s t </w>

     初始词典： {‘l’, ‘o’, ‘w’, ‘e’, ‘r’, ‘n’, ‘s’, ‘t’, ‘w’, ‘i’, ‘d’, ‘</w>’}

2. 迭代合并：

   • 统计所有相邻的符号对（byte pairs）的频率。
   • 选择出现频率最高的符号对。
   • 合并这个符号对，创建一个新的符号，并将其加入到词汇表中。
   • 重复此过程，直到达到预定的合并次数（或词汇表大小）。

迭代过程演示：

• 迭代1: 最频繁的字节对是 (e, s)，出现了2次（在newest和widest中）。合并它们，创建新符号 es。

  l o w </w>
  l o w e r </w>
  n e w es t </w>   # newest -> n e w e s t -> n e w es t
  w i d es t </w>   # widest -> w i d e s t -> w i d es t

  词汇表更新： {..., ‘es’}

• 迭代2: 最频繁的字节对现在是 (es, t)，出现了2次。合并它们，创建新符号 est。

  l o w </w>
  l o w e r </w>
  n e w est </w>   # newest -> n e w es t -> n e w est
  w i d est </w>   # widest -> w i d es t -> w i d est

  词汇表更新： {..., ‘est’}

• 迭代3: 最频繁的字节对是 (l, o)，出现了2次。合并它们，创建新符号 lo。（但注意，它在两个词里都是“low”的一部分）

  lo w </w>
  lo w e r </w>
  n e w est </w>
  w i d est </w>

  词汇表更新： {..., ‘lo’}

• 迭代4: 最频繁的字节对是 (lo, w)，出现了2次。合并它们，创建新符号 low。

  low </w>
  low e r </w>
  n e w est </w>
  w i d est </w>

  词汇表更新： {..., ‘low’}

... 如此继续，我们还可以合并 (low, </w>)，(n, e) 等等。

最终，我们得到的合并规则列表（按合并顺序排列）是：

1. e s -> es
2. es t -> est
3. l o -> lo
4. lo w -> low
5. low </w> -> low</w>
6. n e -> ne
7. ...

这个合并规则列表和最终的词汇表就是训练好的BPE模型。

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阶段二：编码 - 对新文本进行分词 #

现在，我们有一串新的文本，比如 "lowering the widest landscape"，如何用训练好的模型对它分词？

1. 预处理：将词按空格分开，并添加 。"lowering </w> the </w> widest </w> landscape </w>"
2. 按字符分割：“l o w e r i n g </w>”, “t h e </w>”, “w i d e s t </w>”, “l a n d s c a p e </w>”

3. 应用合并规则：

   • 我们遍历在训练阶段学到的合并规则列表（按顺序！）。
   • 对于第一个词 l o w e r i n g </w>：
     • 查看规则1 (e s -> es)，不适用。
     • 查看规则2 (es t -> est)，不适用。
     • 查看规则3 (l o -> lo)，适用！合并：lo w e r i n g </w>
     • 查看规则4 (lo w -> low)，适用！合并：low e r i n g </w>
     • 查看规则5 (low </w> -> low</w>)，不适用，因为后面是 e 不是 </w>。
     • ... 继续应用后续规则，直到没有规则可以应用。
   • 最终，“lowering” 可能被分词为 [‘low’, ‘e’, ‘r’, ‘i’, ‘n’, ‘g’] 或类似的子词。

4. 输出：将每个词应用规则后得到的子词序列作为最终的tokens。

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四、BPE的优势与特点 #

1. 平衡了效率与覆盖度：在常见的词（如“the", "ing”）和罕见的词（如“Transformer”）之间取得了很好的平衡。
2. 有效处理未知词：即使遇到没见过的词，也能将其分解成已知的子词来理解。例如，模型没见过“ChatGPT”，但它认识“Chat”和“GPT”，就能很好地理解。
3. 压缩率高：能有效地表示文本，序列长度介于词级和字符级之间。
4. 语言无关性：不依赖于特定的语言规则（如空格），对黏着语（如土耳其语）、屈折语等都有效。

五、实际应用中的细节 #

• GPT系列：使用BPE的变体Byte-level BPE，以字节为基础，实现了真正意义上的“一个分词器处理所有文本”。
• SentencePiece：一个流行的开源库，实现了BPE以及类似算法（如Unigram LM），它的一个特点是不依赖预分词，直接将原始文本作为输入，对带空格的语言（如中文、日文）更友好。
• WordPiece：BERT使用的算法，与BPE类似，但在选择合并哪个符号对时，它不只看频率，而是看频率和概率的综合（似然值），选择能最大程度提高语言模型似然值的对。

总结 #

BPE Tokenizer 是一个通过迭代合并频繁共现的相邻符号，从而从字符开始自动构建一个子词词汇表的过程。它的核心在于训练阶段学到的合并规则，这使得它非常灵活和强大，成为当今大语言模型不可或缺的组成部分。