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参考文章：子词分词器BPE和WordPiece理解_wordpeice-CSDN博客

子词分词器BPE和WordPiece理解_wordpeice-CSDN博客

WordPiece 和 BPE 的区别-CSDN博客

点互信息（PMI）和正点互信息（PPMI）-CSDN博客

https://zhuanlan.zhihu.com/p/649030161

BPE和WordPiece都是常用的子词分词器，子词分词器可以控制词表的大小的同时学习到有意义的上下文表示，所以现在的深度学习模型一般会使用子词分词器。

相同点：

都要指定一个词典的大小

都包含更细粒度的子词，所以可以控制词典的大小的同时，缓解OOV问题

不同点：

将词加入基础词典的选择策略不一样，BPE是选择频率最高的字符对，WordPiece是选择使训练数据的似然概率最大的字符对。

BPE和WordPiece的区别在于如何选择两个子词进行合并。

BPE的词表创建过程：

1. 首先初始化词表，词表中包含了训练数据中出现的所有字符。
2. 然后两两拼接字符，统计字符对在训练数据中出现的频率。
3. 选择出现频率最高的一组字符对加入词表中。
4. 反复2和3，直到词表大小达到指定大小。

WordPiece是贪心的最长匹配搜索算法。基本流程：
1. 首先初始化词表，词表包含了训练数据中出现的所有字符。
2. 然后两两拼接字符，统计字符对加入词表后对语言模型的似然值的提升程度。
3. 选择提升语言模型似然值最大的一组字符对加入词表中。
4. 反复2和3，直到词表大小达到指定大小。

BBPE和BPE的关系：

BBPE算法在基于字节（Byte）进行合并过程和BPE一致、也是选取出现频数最高的字符对进行合并。BPE基于char粒度去执行合并的过程生成词表。

BBPE 的兼容性—通用模型（多种语言）

BBPE解决一个问题是能比较好支持语料是多种语言的分词，一方面正如上面所说，如果只考虑英文、法语、西班牙语等拉丁美系的语言，BEP足以支持能够以较小词表大小（Vocabulary Size）解决OOV的问题。但中文、日本如果使用BEP对字符（characters）进行构造词表的话，其具有的生僻词会占据浪费比较大词表空间。结合最近有关GPT5加强其翻译的能力的报道，通用人工智能AGI的角度上来看，使用对支持多种语言的友好的Tokenizer可以极大降低成本，同时突出翻译的能力。在LLM时代，如何设计一个兼顾通用且高效推理的Tokenizer是非常重要的事情。