从零构建LLM：第四讲：如何为大型语言模型构建Tokenizer

构建像GPT这样的大型语言模型（LLM）很大程度上取决于如何处理输入的文本。其中一个关键步骤是tokenization（分词）。它是将原始句子转换成模型可以理解和学习的形式的桥梁。在本指南中，你将学习如何用Python从头开始一步一步地创建一个简单的tokenizer。

什么是Tokenization，以及它对大型语言模型的重要性

想象你有一大段文字。LLM要做的第一件事就是将其分割成更小的片段，称为tokens（令牌）。这些通常是单词、部分单词或字符。可以把它想象成把一个长长的故事切成小块，以便计算机更好地处理。简单来说，tokenization就是将一大块文本分解成可管理的单元。这些单元帮助模型理解语言，区分标点符号，并处理新单词。

Tokenization 之所以对LLM至关重要，是因为：

降低计算复杂度: LLM 需要处理海量的文本数据，直接处理原始文本的计算量非常大。通过 tokenization 将文本分解成更小的单元，可以显著降低计算复杂度，提高模型训练和推理的效率。例如，将一篇 1000 字的文章分解成 1000 个 tokens，每个 token 都用一个数字表示，这样 LLM 就可以处理这些数字，而不是直接处理原始文本。
统一文本表示: 自然语言具有高度的灵活性和多样性，同一个意思可以用不同的方式表达。Tokenization 可以将不同的表达方式映射到相同的 tokens，从而统一文本表示，减少模型的学习难度。例如，将 “good”、”great”、”fantastic” 等词都映射到同一个 token，可以使模型更容易理解它们的含义。
处理未登录词（Out-of-Vocabulary, OOV）: 在实际应用中，LLM 经常会遇到训练数据中没有出现过的词语。Tokenization 可以将这些 OOV 词语分解成更小的单元，如字符或子词，从而使模型能够处理这些未登录词。例如，如果训练数据中没有出现过 “unbelievable” 这个词，tokenization 可以将其分解成 “un-“、”believe-“、”-able” 三个 tokens，模型可以通过学习这三个 tokens 的含义来理解 “unbelievable” 的意思。

Tokenization 的主要方法

目前常见的 tokenization 方法主要有以下几种：

基于空格的分词（Whitespace Tokenization）: 这是最简单的 tokenization 方法，它直接以空格作为分隔符将文本分割成 tokens。例如，句子 “This is a sentence.” 会被分割成 “This”、”is”、”a”、”sentence.” 四个 tokens。这种方法的优点是简单快速，但缺点也很明显，它无法处理标点符号和特殊字符，并且对于一些没有空格分隔的语言，如中文，效果很差。
基于标点符号的分词（Punctuation-based Tokenization）: 这种方法除了空格外，还会将标点符号作为分隔符。例如，句子 “This is a sentence.” 会被分割成 “This”、”is”、”a”、”sentence”、”.” 五个 tokens。这种方法可以更好地处理标点符号，但仍然无法处理一些特殊情况，如 “don’t” 会被分割成 “don” 和 “t”。
词干提取（Stemming）: 词干提取是一种将单词还原到其词干或词根形式的技术。例如，”running”、”runs”、”ran” 都会被还原成 “run”。词干提取可以减少词汇表的规模，提高模型的泛化能力。常见的词干提取算法有 Porter 算法、Lancaster 算法等。
词形还原（Lemmatization）: 词形还原是一种将单词还原到其基本形式的技术，它与词干提取类似，但更加精确。词形还原会考虑单词的词性和上下文，将单词还原到其词典中的形式。例如，”better” 会被还原成 “good”，”is” 会被还原成 “be”。词形还原可以更准确地表达单词的含义，但计算复杂度也更高。
子词分词（Subword Tokenization）: 子词分词是一种将单词分割成更小单元的技术，它可以有效地处理 OOV 词语，并减少词汇表的规模。常见的子词分词算法有 Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece、Unigram Language Model (ULM) 等。
- Byte Pair Encoding (BPE): BPE 是一种基于统计的子词分词算法，它通过迭代地合并出现频率最高的字符对来构建词汇表。例如，假设训练数据中 “low” 出现了 5 次，”lower” 出现了 2 次，”newest” 出现了 6 次，”widest” 出现了 3 次。BPE 算法首先将每个字符作为一个 token，然后统计字符对的出现频率，将出现频率最高的字符对合并成一个新的 token。例如，”e” 和 “s” 出现的频率最高，BPE 算法会将它们合并成一个新的 token “es”。然后继续迭代，直到词汇表达到预设的大小。
- WordPiece: WordPiece 算法与 BPE 算法类似，但它不是合并出现频率最高的字符对，而是合并能够最大程度地提高语言模型概率的字符对。例如，如果合并 “un” 和 “able” 可以使语言模型的概率提高最多，WordPiece 算法就会将它们合并成一个新的 token “unable”。
- Unigram Language Model (ULM): ULM 是一种基于概率的子词分词算法，它通过训练一个 unigram 语言模型来确定最佳的 tokens。ULM 算法首先初始化一个包含所有字符的词汇表，然后迭代地计算每个 token 的概率，并删除对语言模型贡献最小的 token。例如，如果删除 “un” 这个 token 会导致语言模型的概率下降最小，ULM 算法就会删除 “un”。

使用 Python 构建一个简单的 Tokenizer

接下来，我们将使用 Python 从头开始构建一个简单的 tokenizer。我们将使用基于空格的分词方法，并添加一些简单的标点符号处理功能。

import re

class SimpleTokenizer:
    def __init__(self):
        pass

    def tokenize(self, text):
        # 将文本转换为小写
        text = text.lower()
        # 使用正则表达式去除标点符号
        text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
        # 以空格分割文本
        tokens = text.split()
        return tokens

# 创建一个 SimpleTokenizer 实例
tokenizer = SimpleTokenizer()

# 测试 tokenizer
text = "This is a simple sentence! It has some punctuation."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

这段代码定义了一个 SimpleTokenizer 类，它包含一个 tokenize 方法，该方法将文本转换为小写，去除标点符号，然后以空格分割文本。例如，对于输入文本 “This is a simple sentence! It has some punctuation.”，tokenize 方法会返回 ['this', 'is', 'a', 'simple', 'sentence', 'it', 'has', 'some', 'punctuation']。

这个 tokenizer 非常简单，但它可以帮助你理解 tokenization 的基本原理。在实际应用中，你需要使用更复杂的 tokenization 算法来处理各种复杂的文本情况。

Tokenization 的实际应用

Tokenization 在 LLM 的各个环节都发挥着重要作用。

数据预处理: 在训练 LLM 之前，需要对训练数据进行预处理，tokenization 是预处理的重要步骤之一。通过 tokenization 将文本数据转换成模型可以理解的数字表示，可以提高模型的训练效率和性能。
模型输入: LLM 的输入通常是 tokens 的序列，tokenization 将原始文本转换成 tokens 后，可以将其作为 LLM 的输入。例如，在使用 BERT 模型进行文本分类时，需要首先使用 WordPiece tokenization 算法将输入文本转换成 tokens，然后将 tokens 序列输入到 BERT 模型中。
模型输出: LLM 的输出也通常是 tokens 的序列，tokenization 可以将模型输出的 tokens 序列转换回原始文本。例如，在使用 GPT 模型生成文本时，模型会生成一个 tokens 序列，然后可以使用 BPE tokenization 算法将 tokens 序列转换回自然语言文本。

Tokenization 的选择对 LLM 的性能有很大影响。例如，使用不同的 tokenization 算法可能会导致不同的词汇表大小，从而影响模型的参数量和泛化能力。此外，tokenization 算法的处理速度也会影响模型的训练和推理效率。因此，在实际应用中，需要根据具体的任务和数据特点选择合适的 tokenization 算法。

未来 Tokenization 的发展趋势

随着 LLM 的不断发展，tokenization 技术也在不断进步。未来 tokenization 的发展趋势主要有以下几个方面：

自适应 Tokenization: 传统的 tokenization 算法通常是静态的，即词汇表在训练之前就确定了，并且不会随着训练数据的变化而改变。自适应 tokenization 算法可以根据训练数据的变化动态地调整词汇表，从而更好地适应不同的任务和数据特点。
多语言 Tokenization: 传统的 tokenization 算法通常是针对特定语言设计的，无法很好地处理多语言文本。多语言 tokenization 算法可以同时处理多种语言，从而提高 LLM 的多语言能力。
语义 Tokenization: 传统的 tokenization 算法主要关注文本的字面信息，而忽略了文本的语义信息。语义 tokenization 算法可以考虑文本的语义信息，将语义相关的词语组合成一个 token，从而更好地表达文本的含义。

总结

Tokenization 是构建 LLM 的关键步骤之一，它将原始文本转换成模型可以理解和学习的形式。本文介绍了 tokenization 的基本概念、主要方法、实际应用和未来发展趋势。希望本文能够帮助你更好地理解 tokenization，并在实际应用中选择合适的 tokenization 算法。随着大模型技术的不断发展，tokenizer作为文本处理的基石，也将在算法优化和应用场景拓展上迎来更多挑战与机遇。深入理解tokenization的原理与实践，将有助于我们更好地构建和优化LLM，最终推动人工智能技术的进步。

从零构建LLM：第四讲：如何为大型语言模型构建Tokenizer