从零构建大语言模型全栈开发指南：第三部分：训练与优化技术-3.1.2Tokenization策略：BPE算法与词表设计
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文章大纲
- 3.1.2 Tokenization策略：BPE算法与词表设计
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- 1. BPE（Byte-Pair Encoding）算法原理与实现
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- 1.1 BPE核心思想
- 1.2 BPE算法步骤
- 2. 词表设计关键要素
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- 2.1 词表规模与模型性能
- 2.2 特殊标记设计
- 3. BPE变体与改进算法
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- 3.1 主要变体对比
- 4. 工程实现与优化
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- 4.1 高效BPE实现方案
- 4.2 多语言处理策略
- 5. 典型大模型词表分析
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- 5.1 主流模型词表配置
- 5.2 分词质量评估指标
- 6. 实践建议与疑难解答
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- 6.1 词表设计黄金准则
- 6.2 常见问题解决方案
- 总结：BPE与词表设计的平衡艺术
3.1.2 Tokenization策略：BPE算法与词表设计
1. BPE（Byte-Pair Encoding）算法原理与实现
1.1 BPE核心思想
- BPE（Byte - Pair Encoding），即字节对编码，是一种用于文本数据压缩和表示的编码方式，在自然语言处理，特别是大语言模型的 Tokenization 策略中有着广泛应用。
- BPE 算法基于对
文本中字符或字节序列的统计分析。- 它首先将文本中的每个字符或字节视为一个单独的单元，然后统计这些单元的出现频率。
- 接着，算法迭代地合并出现频率最高的字节对，形成新的复合单元，并更新频率统计。
- 这个过程不断重复，直到达到预设的停