Byte Pair Encoder

Byte Pair Encoding（BPE）是一种数据压缩算法，后来被用于自然语言处理领域，尤其是在生成词嵌入和处理开放词汇问题时。BPE的核心思想是将频繁出现的字符对（byte pairs）合并为一个新的字符，从而减少文本中的总字符数。在自然语言处理中，BPE通常用于将文本分割成子词单元（subwords），这些子词单元可以在一定程度上减少数据稀疏性，提高模型的泛化能力。

minGPT 的 bpe 实现中的介绍：

它将任意的utf-8字符串转换为整数序列,其中每个整数表示常见字符的小块。
此实现基于openai的gpt2 encoder.py:
https://github.com/openai/gpt-2/blob/master/src/encoder.py,

BPE已经在许多自然语言处理任务中取得了成功，如机器翻译、语言模型和预训练语言模型（如BERT、GPT-2等）。

算法

BPE 的基本思想是将频繁出现的字符对（或者说是字节对）合并为一个单一的符号。这个过程会反复进行，直到达到预定的词汇表大小，或者没有可以合并的字符对为止。

Step1：文本分解

将文本分解为字符级别的 token

Step2：频率统计

统计所有 token 对的频率，并找出频率最高的 token 对。

Step3：生成新 token

将频率最高的 token 对合并为一个新的 token。

Step4：重复统计、生成

重复步骤2和3，直到达到预定的词汇表大小，或者没有可以合并的 token 对为止。

举例

例如，假设我们有一个句子 "aaabdaaabac"，我们可以将其分解为字符级别的 token ["a", "a", "a", "b", "d", "a", "a", "a", "b", "a", "c"]。然后我们统计所有的 token 对的频率，发现 ("a", "a") 的频率最高，于是我们将其合并为一个新的 token "aa"。这样，我们就得到了新的 token 列表 ["aa", "ab", "d", "aa", "ab", "ac"]。我们可以继续这个过程，直到达到预定的词汇表大小，或者没有可以合并的 token 对为止。

在自然语言处理中，BPE的一个重要应用是用于构建词汇表。通过将文本分割为子词单元，可以有效地减少数据稀疏性，提高模型的泛化能力。此外，子词分割方法还可以帮助处理未知词汇（如拼写错误、罕见词等），因为这些词汇的子词可能已经在训练集中出现。

BPE 的一个重要优点是它可以有效地处理未知词和罕见词。因为即使一个词在训练数据中没有出现过，只要它的子词在训练数据中出现过，我们就可以用这些子词来表示这个词。这使得 BPE 在处理大规模和复杂的语言数据时，特别是在机器翻译等任务中，表现出了很好的效果。

实例

minGPT 中 BPE 实现的运行效果：

改进算法

• BPE-Dropout
• Byte-level BPE

网络资源

• 理解NLP最重要的编码方式 — Byte Pair Encoding (BPE)，这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com)
• 彻底搞懂BPE（Byte Pair Encode）原理（附代码实现）_bpe代码_无名草鸟的博客-CSDN博客
• 浅谈Byte-Level BPE - 知乎 (zhihu.com)
• BPE 算法原理及使用指南【深入浅出】 - 知乎 (zhihu.com)
• 字节对编码-Byte Pair Encoding - 知乎 (zhihu.com)

本文作者：Maeiee

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