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在自然语言处理里，tokenizer.json 文件一般是由 Hugging Face 的 Tokenizers 库生成的，它是分词器配置的核心文件。这里面的 vocab 和 merges 是子词分词算法（像 BPE 这种）的重要构成要素。下面为你详细解释它们的作用和工作原理：

1. vocab（词汇表）

• 功能：vocab 是一个从 token（子词）到 ID 的映射表，其作用是把文本转换为模型能够处理的数字表示。
• 内容形式：
  • 基础字符：涵盖了单个字符，例如 ["a", "b", "c", ...]。
  • 常见子词：包含常见的前缀、后缀或者词片段，例如 ["Ġthe", "Ġquick", "Ġbrown", ...]（这里的 Ġ 代表空格）。
  • 特殊 token：有用于填充的 [PAD]、句子开始的 [CLS]、分隔的 [SEP]、未知词的 [UNK] 等。
• 示例：

{"vocab": {"Ġ": 0,"a": 1,"b": 2,"c": 3,"Ġthe": 4,"Ġquick": 5,"[PAD]": 100,"[CLS]": 101,"[SEP]": 102,"[UNK]": 103}
}

• 运作机制：
  在分词时，文本会先被分解成基础字符，接着依据 merges 规则合并成子词，最后通过 vocab 将这些子词转换为对应的 ID。

2. merges（合并规则）

• 功能：merges 是一系列的合并规则，其目的是把基础字符组合成子词。这体现了 BPE（字节对编码）算法的核心思想。
• 内容形式：
  • 它是一个按照合并优先级排序的二元组列表，格式为 ["ab", "Ġt", "he", ...]。
  • 排序越靠前的规则，应用的优先级越高。
• 示例：

{"merges": ["a b",    // 先将 "a" 和 "b" 合并为 "ab""Ġ t",    // 再将 "Ġ" 和 "t" 合并为 "Ġt""Ġt h",   // 接着将 "Ġt" 和 "h" 合并为 "Ġth""Ġth e"   // 最后将 "Ġth" 和 "e" 合并为 "Ġthe"]
}

• 运作机制：

  1. 初始状态：文本被拆分成单个字符，比如 "The dog" 会变成 ["Ġ", "T", "h", "e", "Ġ", "d", "o", "g"]。
  2. 应用合并规则：按照 merges 中的顺序依次进行合并。
     • 首先合并 "Ġ" 和 "T"，得到 ["ĠT", "h", "e", "Ġ", "d", "o", "g"]。
     • 然后合并 "h" 和 "e"，得到 ["ĠT", "he", "Ġ", "d", "o", "g"]。
     • 继续合并 "d" 和 "o"，得到 ["ĠT", "he", "Ġ", "do", "g"]。
     • 最后合并 "do" 和 "g"，得到 ["ĠT", "he", "Ġ", "dog"]。
  3. 映射到 ID：利用 vocab 将这些子词转换为 ID，例如 [103, 4, 0, 500]（假设 "ĠT" 是未知词，对应 [UNK] 的 ID 为 103）。

  这些id就是token id，可参考文章：大模型推理过程中的tokenazier，tokenid，词向量之间的关系

3. 二者的协同工作方式

• 训练流程：
  1. 从所有出现的字符构成初始词汇表。
  2. 统计训练数据中字符对的出现频率。
  3. 不断合并最常出现的字符对，每合并一次就更新一次词汇表。
  4. 重复上述合并过程，直到达到预设的词汇表大小或者合并次数。
• 分词流程：
  1. 把输入文本拆分成字符序列。
  2. 按照 merges 规则进行合并，直到无法再合并或者达到最大子词长度。
  3. 查找 vocab，将子词转换为 ID。

4. 实际应用案例

假设 vocab 和 merges 已经训练好，对句子 "Hello world!" 进行分词：

1. 初始字符：["Ġ", "H", "e", "l", "l", "o", "Ġ", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
2. 应用合并规则：
   • 合并 "H" 和 "e"，得到 ["Ġ", "He", "l", "l", "o", "Ġ", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "l" 和 "l"，得到 ["Ġ", "He", "ll", "o", "Ġ", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "He" 和 "ll"，得到 ["Ġ", "Hell", "o", "Ġ", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "Hell" 和 "o"，得到 ["Ġ", "Hello", "Ġ", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "Ġ" 和 "Hello"，得到 ["ĠHello", "Ġ", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "w" 和 "o"，得到 ["ĠHello", "Ġ", "wo", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "wo" 和 "r"，得到 ["ĠHello", "Ġ", "wor", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "wor" 和 "l"，得到 ["ĠHello", "Ġ", "worl", "d", "!"]。
   • 合并 "worl" 和 "d"，得到 ["ĠHello", "Ġ", "world", "!"]。
   • 合并 "Ġ" 和 "world"，得到 ["ĠHello", "Ġworld", "!"]。
3. 转换为 ID：假设 vocab 中有对应的项，那么结果就是 [1000, 1001, 1002]。

总结

• vocab：是子词到 ID 的映射表，它能将文本转换为模型可以处理的数字形式。
• merges：是子词合并规则，它决定了如何从基础字符构建出子词。
• 相互关系：merges 规则生成子词，而 vocab 负责存储这些子词并为它们分配 ID。

通过这种方式，子词分词器能够在处理常见词时保持完整性，同时将罕见词拆分成有意义的片段，有效平衡了词汇表的大小和表达能力。