目录
一、词表的构造问题
二、bpe(byte pair encoding) 压缩算法
算法步骤
示例：
步骤 1：初始化符号表和频率统计
步骤 2：统计相邻符号对的频率
步骤 3：合并最高频的符号对
步骤 4：重复合并直至终止条件
三、bpe在NLP中的使用示例
1.第一步
2.第二步
3.第三步
四、tiktoken 分词工具
1.可视化网站
2.分词工具 解码序列
五、大语言模型处理中文时是分字还是分词？
六、bbpe(Byte-Level Byte Pair Encoding)
你和生生不息的河流，生动了我人生中的美好瞬间
—— 25.4.11
一、词表的构造问题
为了nlp模型训练，词表（字表）是必要的
统计训练语料中的所有字符（或词）是一种做法，但是容易出现一些问题：
1）测试数据中出现训练数据中没有的词
2）词表过大
3）对于不同语种，切分粒度不好确认（字 or 词）
二、bpe(byte pair encoding) 压缩算法
BPE 最初是一种数据压缩算法，通过迭代合并数据中最频繁出现的字节对（Byte Pair），逐步构建一个编码表，将高频字节对替换为一个新的符号，从而减少数据中的重复模式，达到压缩目的。其核心逻辑是：通过统计数据中相邻符号的频率，不断合并高频符号对，生成更复杂的新符号，最终将原始数据转换为符号序列，减少数据冗余。
算法步骤
假设输入数据为字符串，初始符号为单个字符（或字节）
Suppose the data to be encoded is：
aaabdaaabacThe byte pair "aa" occurs most often, so it will be replaced by a byte that is not used in the data, such as "Z". Now there is the following data and replacement table：
ZabdZabac
Z=aaThen the process is repeated with byte pair 'ab", replacing it with "Y" ：
ZYdZYac
Z=aa
Y=abThe only literal byte pair left occurs only once, and the encoding might stop here. Alternatively, the process could continue with recursive byte pair encoding, replacing "ZY" with "X"：
XdXac
Z=aa
Y=ab
X=ZY示例：
步骤 1：初始化符号表和频率统计
将输入数据拆分为最小单元（如单个字符或字节），初始符号表为所有唯一字符的集合。
例如：
输入数据为
{"low", "lower", "newer", "widest"}，初始符号为
{"l", "o", "w", "e", "r", "n", "w", "i", "d", "s", "t"}。
步骤 2：统计相邻符号对的频率
遍历数据，统计所有相邻符号对（Bigram）的出现次数。
例如：
"lo" 出现 2 次（"low" 和 "lower"），
"ow" 出现 1 次（"low"），
"er" 出现 2 次（"lower" 和 "newer"），
其他符号对频率依次统计。
步骤 3：合并最高频的符号对
选择频率最高的符号对，将其作为新符号加入符号表，并在数据中替换所有该符号对为新符号。
例如：
若 "er" 是最高频对（频率 2），合并后新符号为 "er"，
数据转换为
{"l ow", "l o er", "n ew er", "w i d e s t"}（注意空格表示符号间隔）。
步骤 4：重复合并直至终止条件
重复步骤 2-3，直到达到预设的合并次数（如生成 1000 个符号）或无法继续合并（所有符号对频率为 1）。
例如：
最终符号表包含原始字符和合并生成的新符号（如 "lo", "er", "new" 等），数据被转换为符号序列。
三、bpe在NLP中的使用示例
1.第一步
Ⅰ、假设语料内容如下：
he had a cat
the cat is sitting on the mat
Ⅱ、统计字符集合：
['a', 'c', 'd', 'e', 'g', 'h', 'i', 'm', 'n', 'o', 's', 't']
Ⅲ、统计相邻字符同时出现的次数（字符中如有空格不算相邻）
he：3 (he, the*2)
ha：1 (had)
ad：1 (had)
ca：2 (cat*2)
at：3 (cat*2, mat)
th：2
is：1
si：1
it：1
ti：1
in：1
ng：1
on：1
ma：1
Ⅳ、最高频的组合被视为一个新的字符，新的字符集合：
['a', 'c', 'd', 'e', 'g', 'h', 'i', 'm', 'n', 'o', 's', 't', 'X', 'Y']，X = he，Y = at
2.第二步
Ⅰ、假设语料内容如下：
he had a cat
the cat is sitting on the mat
Ⅱ、新词表：
['a', 'c', 'd', 'e', 'g', 'h', 'i', 'm', 'n', 'o', 's', 't', 'X', 'Y']，X = he，Y = at
Ⅲ、统计相邻字符同时出现的次数（字符中如有空格不算相邻）
tX(t'he')：2(the * 2)
ha：1(had)
ad：1(had)
cY(c'at')：2(cat * 2)
is：1
si：1
it：1
ti：1
in：1
ng：1
on：1
mY(m'at')：1
Ⅳ、最高频的组合被视为一个新的字符，新的字符集合：
['a', 'c', 'd', 'e', 'g', 'h', 'i', 'm', 'n', 'o', 's', 't', 'X', 'Y', 'Z', 'M' ]，Z = tX（t'he'），M = ha
3.第三步
依次循环，重复合并直至终止条件
四、tiktoken 分词工具
1.可视化网站
tokenization 可视化网站：https://www.aitokenizer.xyz/
2.分词工具 解码序列
import tiktoken
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
print(encoding.encode("一切都会好的，我一直相信"))
五、大语言模型处理中文时是分字还是分词？
答：既不是分字，也不是分词，是介于字与词之间的一种东西，我们称之为 token，大语言模型可以把一个字切分为多个token，也可能把多个字当成一个token，这些token本质上是由训练数据通过统计算法得到
六、bbpe(Byte-Level Byte Pair Encoding)
BBPE（Byte-Level Byte Pair Encoding，字节级字节对编码）是一种分词算法，是BPE（Byte Pair Encoding）的进阶版本。它通过将文本分解为字节序列，并在字节级别合并高频连续字节对来构建词表，从而解决了BPE在多语言和特殊字符处理中的局限性。
通过bpe算法，就可以在同一段文本中将不同语种的句子粘合在一起；而数字问题用bpe思想做时，就会导致一定数学计算的问题
