语言是人类文明的基石，是智慧的容器，思想的雕刻师。然而，计算机的世界里只有数字。如何让机器理解并生成人类语言，是自然语言处理 (NLP) 领域的核心挑战，也是通往大模型智能的关键一步。而这一切的起点，就是将人类语言转化为机器能够理解的数字形式，这个过程被称为 Tokenization。本文将深入探讨 Tokenization 技术，特别是 BPE Tokenization，揭示其在大模型训练中的重要作用。
NLP：连接人类语言与机器理解的桥梁
自然语言处理 (NLP) 作为人工智能 (AI) 的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、解释、生成和处理人类语言。从机器翻译、自动纠错到大模型的构建，NLP 的应用无处不在。然而，在这些令人惊叹的应用背后，隐藏着一个基础但至关重要的步骤：如何将人类语言转换为机器能够处理的格式？正如原文所说，计算机只理解数字，因此，我们需要一种方法来将文本信息编码成数字。这就是Tokenization的用武之地。
编码：从字符到数字的转换
在 Tokenization 之前，我们需要一种通用的方式来表示文本中的字符。这就是编码的作用。ASCII 和 Unicode 是两种常见的字符编码标准。Unicode (UTF-8) 已经成为现代标准，并被广泛使用。Unicode 为每个字符分配一个唯一的数字，称为 Unicode 码点。例如，字母 “A” 在 UTF-8 中的编码是 65。
通过使用 Unicode，我们可以将文本中的每个字符转换为一个数字，从而为 Tokenization 奠定基础。
Token：文本的基本单元
Token 是文本处理的基本单元，大模型 如 RNN、LSTM 以及 Transformer 架构都以 Token 为输入。如何定义 Token 则完全取决于应用的需求。它可以是单个字符、单词，或者介于两者之间的子词 (subword)。选择合适的 Token 级别对于模型性能至关重要。
- 字符级别 Tokenization： 将每个字符作为一个 Token。这种方法的优点是词汇量小，可以处理未知的单词。但缺点是序列长度会很长，计算成本高昂，且难以捕捉词义。
- 单词级别 Tokenization： 将每个单词作为一个 Token。这种方法的优点是序列长度较短，易于理解。但缺点是词汇量会非常大，难以处理未知的单词，即所谓的“Out-of-Vocabulary (OOV)”问题。想象一下，如果你的聊天机器人使用单词级别 Tokenization，当用户输入一个不在词汇表中的新词时，机器人将无法理解。
为了平衡上述两种方法的优缺点，Subword Tokenization 应运而生。
Subword Tokenization：巧妙的平衡
Subword Tokenization 是一种将单词拆分成更小的子词单元的方法。它试图在字符级别和单词级别之间找到平衡。例如，对于单词 “unbelievableness”，如果它不在词汇表中，Subword Tokenization 可能会将其拆分成 “un”, “believ”, “able”, “ness” 等子词。
这种方法的优点是：
- 减少词汇量： 通过将单词拆分成子词，可以显著减少词汇表的大小。
- 处理 OOV 问题： 对于未知的单词，可以通过将其拆分成已知的子词来处理。
- 捕捉词义： 子词通常具有一定的语义信息，有助于模型理解文本的含义。
BPE Tokenization 是一种常用的 Subword Tokenization 算法，尤其在 GPT 系列模型中得到广泛应用。
BPE Tokenization：字节对编码的艺术
BPE (Byte Pair Encoding) Tokenization 最初是一种用于数据压缩的算法，后来被应用于 NLP 领域。其核心思想是通过迭代地合并文本中出现频率最高的字节对（或字符对）来构建词汇表。
以下面这段文本为例：
"fan fantastic fantasy fasten"
-
初始化： 首先，将每个字符视为一个 Token。
['f', 'a', 'n', ' ', 'f', 'a', 'n', 't', 'a', 's', 't', 'i', 'c', ' ', 'f', 'a', 'n', 't', 'a', 's', 'y', ' ', 'f', 'a', 's', 't', 'e', 'n'] -
迭代合并： 统计所有相邻 Token 对的出现频率，选择出现频率最高的 Token 对，并将它们合并成一个新的 Token。例如，假设 “f” 和 “a” 出现的频率最高，则将它们合并成 “fa”。
['fa', 'n', ' ', 'fa', 'n', 't', 'a', 's', 't', 'i', 'c', ' ', 'fa', 'n', 't', 'a', 's', 'y', ' ', 'fa', 's', 't', 'e', 'n'] -
重复步骤 2： 重复上述步骤，直到达到预设的词汇表大小或没有频率大于 1 的 Token 对。
在每次合并后，都会为新的 Token 分配一个唯一的 Token ID (数字表示)。最终，BPE Tokenization 会生成一个包含所有 Token 及其对应 ID 的词汇表。
OpenAI 在 GPT 模型中使用了 BPE Tokenization。如果你查看 GPT-4 的词汇表，你会发现 0-255 的 Token ID 被分配给了 UTF-8 编码中 0-255 的字符。而 256 及以上的 ID 则被分配给了合并后的 Token。
BPE Tokenization 的训练过程就是构建词汇表的过程。为了构建一个更大的词汇表，需要使用更大的数据集进行训练。
Python 实现 BPE Tokenization
原文提供了一个简单的 Python 实现 BPE Tokenization 的例子，我们可以通过代码来更直观地理解其工作原理。
import re
from collections import Counter
def get_vocab(filename):
with open(filename, 'r') as f:
text = f.read()
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower() # remove punctuation and lowercase
return text.split()
def get_stats(vocab):
pairs = Counter()
for word in vocab:
symbols = word.split()
for i in range(len(symbols)-1):
pairs[symbols[i],symbols[i+1]] += 1
return pairs
def merge_vocab(pair, v_in):
v_out = []
bigram = re.escape(' '.join(pair))
p = re.compile(r'(?<!\S)' + bigram + r'(?!\S)') # Ensure it matches whole words
for word in v_in:
w_out = re.sub(p, ''.join(pair), word)
v_out.append(w_out)
return v_out
# Example Usage
filename = "data.txt" # Assume data.txt exists with your training text
vocab = get_vocab(filename)
num_merges = 100 # Adjust as needed
for i in range(num_merges):
pairs = get_stats(vocab)
if not pairs:
break
best = max(pairs, key=pairs.get)
vocab = merge_vocab(best, vocab)
print(f"Iteration {i+1}: Merging {best}")
print("Final Vocabulary:", set(' '.join(vocab).split()))
上述代码演示了如何使用 Python 实现一个简单的 BPE Tokenization 算法。它首先统计文本中所有相邻字符对的出现频率，然后迭代地合并出现频率最高的字符对，直到达到预设的合并次数。
编码与解码：语言的转换
Tokenization 的核心在于编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder)。编码器将文本转换为 Token ID 序列，而解码器将 Token ID 序列转换回文本。编码器和解码器必须使用相同的词汇表才能保证转换的正确性。
def encode(text, merges):
ids = []
words = text.split() #naive word splitting
for word in words:
symbols = list(word)
while len(symbols) > 1:
# Find the best pair
best_pair = None
max_freq = 0
for i in range(len(symbols)-1):
pair = (symbols[i], symbols[i+1])
if pair in merges and merges[pair] > max_freq:
max_freq = merges[pair]
best_pair = pair
# If no pair found, break
if best_pair is None:
break
# Merge the best pair
new_symbols = []
i = 0
while i < len(symbols):
if i < len(symbols)-1 and (symbols[i], symbols[i+1]) == best_pair:
new_symbols.append(best_pair[0] + best_pair[1])
i += 2
else:
new_symbols.append(symbols[i])
i += 1
symbols = new_symbols
# Look up token IDs
for symbol in symbols:
ids.append(vocab_lookup.get(symbol, unk_token_id)) # Handle unknown tokens
return ids
正则表达式：更精细的控制
在实际应用中，可以使用正则表达式对文本进行预处理，从而更精细地控制 Tokenization 的过程。例如，可以定义规则来分离标点符号，或者将大小写统一转换。
正如原文所说，对于 “dog.”, “dog!”, “dog?” 这样的文本，如果不进行预处理，Tokenization 算法会将它们视为不同的 Token。但是，通过使用正则表达式，我们可以将它们转换为 “dog”, “.”, “dog”, “!”, “dog”, “?”，从而减少词汇量，并提高模型的泛化能力。
Hugging Face Transformers：便捷的 Tokenization 工具
Hugging Face Transformers 库提供了一系列预训练的 Tokenization 模型，可以方便地在 Python 代码中使用。例如，可以使用 AutoTokenizer 类来加载 GPT-2 的 Tokenization 模型。
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token #used fot padding errors
text = "Once upon a time, there was a brave knight."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print("Tokens:", tokens)
print("Input IDs:", input_ids)
使用 Hugging Face Transformers 库可以极大地简化 Tokenization 的过程，并提高开发效率。
大模型时代的 Tokenization
在大模型时代，Tokenization 的重要性更加凸显。Tokenization 的质量直接影响模型的性能。一个好的 Tokenization 算法可以有效地减少词汇量，提高模型的训练效率，并提高模型的泛化能力。
例如，SentencePiece 是一种常用的 Subword Tokenization 算法，被广泛应用于 Google’s BERT 和 Facebook’s RoBERTa 等 大模型 中。SentencePiece 使用一种基于 Unigram Language Model 的算法来构建词汇表，可以有效地处理多语言文本。
总结：Tokenization，语言的炼金术
Tokenization 是 NLP 领域的基石，也是大模型成功的关键因素之一。它将人类语言转化为机器能够理解的数字形式，为后续的文本处理任务奠定了基础。通过深入理解 Tokenization 的原理和方法，我们可以更好地构建和优化 大模型，从而实现更智能的自然语言处理应用。无论是 BPE Tokenization 还是其他 Subword Tokenization 方法，其核心目标都是找到词汇量、序列长度和语义信息之间的最佳平衡点。 随着大模型的不断发展，Tokenization 技术也将不断演进，为我们带来更强大的语言处理能力。掌握 Tokenization 技术，就如同掌握了语言的炼金术，能够将无序的文本转化为驱动 AI 引擎的强大燃料。