BPE

tiktoken离线加载bpe文件 cl100k_base

在使用titoken的时候，如果在内网，不能联网的环境，就无法下载cl100k_base文件tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")在tiktoken_ext/openai_public.py，文件中，如果blobpath为“https://openaipublic.blob.core.windows.net/encodings/cl100k_bas
Qiming_v·2024-09-03 03:51

chatgpt的大致技术原理

预处理步骤包括分词（使用BPE算法将文本分解为更小的子单元，如单词或符号）、去除停用词
MarkHD·2024-02-20 07:03

大模型Tokenizer知识

Byte-PairEncoding(BPE)如何构建词典？Byte-PairEncoding（BPE）是一种常用的无监督分词方法，用于将文本分解为子词或字符级别的单位。
lichunericli·2024-02-13 21:39

适合多种语言的BPE（Byte-Pair Encoding）编码

文章目录前言BPE参考前言因为最近在看T5，里面讲到一些分词的方法如BEP，因为现在都是在玩大模型，那么语料也就都很大，而且还需要适配不同的语言，而不同的语言又不一定像英文那样按空格切分就行，例如咱们的中文
Icy Hunter·2024-02-11 16:23

transformer | transformer的输入部分input coding

inputcodingBPEBPE所解决的问题——OOVPE（PositionEncoding）位置编码transformer的输入部分inputcodingtransformer的输入部分inputcoding=BPE
晓源Galois·2024-01-31 11:47

Byte Pair Encoding（BPE）算法及代码笔记

BytePairEncoding（BPE）算法BPE算法是Transformer中构建词表的方法，大致分为如下几个步骤：将语料中的文本切分为字符统计高频共现二元组将共现频率最高的二元组合并加入词表重复上述第二和第三直到词表规模达到预先设置的数量
等风来随风飘·2024-01-29 13:50

大模型理论基础初步学习笔记——第三四章 危害，与模型架构

大模型理论基础初步学习笔记——第三四章危害，与模型架构一、危害性部分：二、架构第3章模型架构3.2分词3.2.1基于空格的分词3.2.2BytePairEncoding(BPE)分词算法3.2.2.1Unicode
panda_dbdx·2024-01-24 16:46

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的各种变体一：直接点积二：中间乘以一个矩阵三：Additiveattention：使用一层前馈神经网络来获得注意力分数…Transformer概述输入层BPE（BytePairEncoding
N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

BPE(Byte-Pair Encoding )代码实现

BPE是使用最广泛的sub-wordtokenization算法之一。尽管贪婪，但它具有良好的性能,并被作为机器翻译等主流NLP任务的首选tokenize方法之一。
沉住气CD·2024-01-12 05:18

NLP中的Tokenization方法——BPE（Byte-Pair Encoding）

目录1.字粒度2.词粒度3.Subword粒度3.1BPE字节对编码3.2WordPiece(Character-LevelBPE)3.3Byte-levelBPE我们知道很多NLP模型（Transformer
云从天上来·2024-01-04 16:44

NLP-分词算法（一）：Byte-Pair Encoding (BPE) / Byte-level BPE【BPE是char级别】

Byte-PairEncoding(BPE)/Byte-levelBPE1、BPEBPE，即字节对编码。其核心思想在于将最常出现的子词对合并，直到词汇表达到预定的大小时停止。
u013250861·2024-01-04 16:14

NLP中的BPE（byte pair encoding）分词算法

本篇博客的算法来源的论文是NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits，感兴趣的读者可以自行在Google学术上搜索。算法提出的问题背景2016年左右（改论文发表于2016）Neuralmachinetranslation(NMT)中有着一个众所周知的问题——稀有词与未知词的翻译问题。一般来说，神经网络中的词表被限制在30000-50000
算法菜鸟飞高高·2024-01-04 16:13

Subwords Tokenizer方法介绍: BPE, Byte-level BPE, WordPiece, Unigram, SentencePiece

参考于transformerstokenizer的文档目录Byte-PairEncoding(BPE)[^1]出发点原理应用Byte-levelBPE[^2]出发点原理应用WordPiece[^3]原理应用
ShawnXuu·2024-01-04 16:43

关于byte pair encoding(BPE)的一些相关介绍

想要了解BPE到底是什么，所以去搜索相关的一些资料。发现下面几个比较好的文章，自己收藏备用并分享给大家参考。
爱生活爱自己爱学习·2024-01-04 16:42

自然语言基础: 文本标记算法 (Tokenization Algorithm) : Byte-Pair Encoding (BPE) 和 WordPiece

自然语言基础:文本标记算法(TokenizationAlgorithm):Byte-PairEncoding(BPE)和WordPieceBPE最初是用于文本压缩的算法，当前是最常见tokenizer的编码方法
disanda·2024-01-04 16:12

BPE(Byte Pair Encoding)算法

BPE算法，最早应用于NLP任务出现于《NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits》这篇文章，是一种解决NMT任务中，出现OOV（out-of-vocabulary
Foneone·2024-01-04 16:12

Byte-Pair Encoding（BPE）

Byte-PairEncoding（简称BPE）是一种在自然语言处理（NLP）中使用的压缩算法，它用一小组子词单元表示大词汇量。
白马负金羁·2024-01-04 16:39

BPE-NLP重要的编码方式

BytePairEncoding原理BPE是一种简单的数据压缩算法，它在1994年发表的文章“ANewAlgorithmforDataCompression”中被首次提出，是一种用于自然语言处理的子词切分算法
沉住气CD·2023-12-27 07:21

龙芯loongarch64服务器编译安装tokenizers

这个库提供了各种各样的预训练分词器，如BPE、Byte-PairEncoding(Byte-LevelBPE)、WordPiece等，这些都是现代NLP模型（如BERT、GPT-2、RoBERTa等）广泛使用的分词方法
番茄小能手·2023-12-21 07:09

IEEE TASLP | 联合语音识别与口音识别的解耦交互多任务学习网络

细粒度单元（如音素、声韵母）可用于捕获与发音相关的口音特征，而粗粒度单元（如词，BPE）更适合学习语言信息。此外，两个任务的显式交互也可以提供互补信息并改善彼此的性能，但现有方法很少使用。
语音之家·2023-12-21 06:19

随机分词与tokenizer(BPE-＞BBPE-＞Wordpiece-＞Unigram-＞sentencepiece-＞bytepiece)

subword的切分包括:BPE(/BBPE),WordPiece和Unigram三种分词模型。其中WordPiece可以认为是一种特殊的BPE。
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-12-16 03:56

[BPE]论文实现：Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1模型架构2.2BPE三、过程实现四、整体总结论文：NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits作者：RicoSennrich
Bigcrab__·2023-12-06 08:19

[论文笔记] tiktoken中的gpt4 tokenizer

注意是bytelevel的BPE！！只有vocab.json是不ok的，只能encode单字节的字符，对于中文这种会encode之后tokens,ids都是[]。
心心喵·2023-12-01 16:31

[nlp] RuntimeError: Llama is supposed to be a BPE model!报错解决

#tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)改成这个legacy=False,use_fast=False：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL,legacy=False,use_fast=False)
心心喵·2023-11-23 19:44

tokenizers Tokenizer类

分词方式主要有word-level、subword-level、char-level三种，其中，subword-level分词方式又有四种不同实现的方法：BPE、Unigram、WordPiece、SentencePiece
不负韶华ღ·2023-11-21 23:57

Transformer中WordPiece/BPE等不同编码方式详解以及优缺点

linux学习相关，读研读博相关......）博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/493/（封面图由文心一格生成）Transformer中WordPiece/BPE
Chaos_Wang_·2023-11-21 03:48

BaiChuan-QWen

QWenTokenizer选择bytepairencoding(BPE)作为分词方法vacabulary在中文上做了增强，验证增加vocabulary的规模不会为下游任务带来负面影响ModelPositionalembedding
银晗·2023-10-30 03:09

大规模多语言嵌入零样本跨语言迁移及更多

大规模多语言嵌入零样本跨语言迁移及更多看论文笔记这篇文章提出了一种横跨93种语言的联合多语言句子表示形式模型,这个系统使用单一的BiLSTMencoder和所有语言的共享BPE词汇表，并与辅助解码器结合并在公开可用的平行语料库上进行训练
花开见藕·2023-10-29 06:11

Transformer(编解码架构)-Question

Transformer中Embedding：TokenEmbedding、PositionalEncoding；分词方法：Byte-pairEncoding(BPE)、Word-piece。
魏鹏飞·2023-10-21 03:56

BPE、WordPiece和SentencePiece

1.背景与基础在使用GPTBERT模型输入词语常常会先进行tokenize，tokenize具体目标与粒度是什么呢？tokenize也有许多类别及优缺点，这篇文章总结一下各个方法及实际案例。tokenize的目标是把输入的文本流，切分成一个个子串，每个子串相对有完整的语义，便于学习embedding表达和后续模型的使用。tokenize有三种粒度：word/subword/charword/词，词
Jarkata·2023-10-03 22:05

LLM-TAP随笔——语言模型训练数据【深度学习】【PyTorch】【LLM】

BPE将字
来杯Sherry·2023-09-26 03:00

BPE编码

一，BPE编码（BytePairEncoding，简称BPE）方法，BPE是一种能够解决未登录词问题，并减小词典大小的方法。
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:21

nlp大模型课程笔记

处理词组时BPE的过程pos表示的是token所在的位置技巧是layernormalization。
菜菜小堡·2023-08-27 08:23

Byte Pair Encoding（BPE）/WordPiece算法介绍

Subword算法如今已经成为了一个重要的NLP模型性能提升方法。自从2018年BERT横空出世横扫NLP界各大排行榜之后，各路预训练语言模型如同雨后春笋般涌现，其中Subword算法在其中已经成为标配。所以作为NLP界的小菜鸟，有必要了解下Subword算法的原理。Intro通常在英文NLP任务中，tokenization（分词）往往以空格为划分方式，但这种传统的分词方法还是存在一些问题，如：传
一枚小码农·2023-08-22 18:46

Subword算法

Subword算法------BytePairEncoding（BPE）/WordPiece算法BytePairEncoding（BPE）/WordPiece算法介绍_一枚小码农的博客-CSDN博客--
apche CN·2023-08-22 18:15

NLP的tokenization

GPT3.5的tokenization流程如上图所示，以下是chatGPT对BPE算法的解释：BPE（BytePairEncoding）编码算法是一种基于统计的无监督分词方法，用于将文本分解为子词单元。
江汉似年·2023-08-19 14:27

BPE分词

BPE（BytePairEncoding）是一种基于统计的无监督分词算法，常用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成等。BPE算法通过将原始文本逐步拆分为子词或字符，从而实现分词的目的。
陈庆之的论衡·2023-08-18 09:14

GloVe、子词嵌入、BPE字节对编码、BERT相关知识（第十四次组会）

GloVe、子词嵌入、BPE字节对编码、BERT相关知识（第十四次组会）Glove子词嵌入上游、下游任务监督学习、无监督学习BERTGlove子词嵌入上游、下游任务监督学习、无监督学习BERT
码manba·2023-08-15 22:32

Tokenize/Wordcut方法汇总

关键词：BPE,WordPiece,Unigram,SentencePiecehttps://arxiv.org/pdf/2004.03720.pdfhttps://huggingface.co/transformers
第一个读书笔记·2023-07-29 04:48

DALL·E2(unCLIP)、Stable Diffusion、IS、FID要点总结

DALL·E1DALL·E1可以看成是VQ-VAE和文本经过BPE编码得到的embeddingAE（AutoEncoder）encoderdecoder结构，AE在生成任务时只会模仿不会创造，所有有了后面的
taoqick·2023-07-13 16:15

LLMs：大模型数据预处理技巧之对比Transformer中的三种tokenizer分词算法(Unigram→Word Piece→BPE)之详细攻略

LLMs：大模型数据预处理技巧之对比Transformer中的三种tokenizer分词算法(Unigram→WordPiece→BPE)之详细攻略目录分词算法的简介1、对比Transformer中的三种
一个处女座的程序猿·2023-06-22 11:54

NLP（五十四）tiktoken的使用

  tiktoken是OpenAI于近期开源的Python第三方模块，该模块主要实现了tokenizer的BPE（Bytepairencoding）算法，并对运行性能做了极大的优化。
山阴少年·2023-06-18 07:11

Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation论文解读

并且能不能不通过训练直接找到最优的词表首先提供一种从信息理论的角度来分析词表的作用通过optimaltransport的思路来找到最佳token词典，并且有一个合适的词表大小，不用训练降低70%的词表大小，取得0.5bleu提升相对于BPE-search
HxShine·2023-06-14 08:01

OpenAI - tiktoken ⏳ | fast BPE tokeniser

文章目录关于⏳tiktoken性能表现安装tiktoken如何计算tokenEncodingsTokenizerlibraries对不同编程语言的支持Howstringsaretypicallytokenized使用编解码比较encodings计算chatAPI调用的tokens拓展tiktoken关于⏳tiktokentiktokenisafastBPEtokeniserforusewithOp
伊织code·2023-06-12 20:02

NLP（1）：Introduction

corpus,tokenProcessingstepsSentencesegmentationWordTokenizationMaxMatchAlgorithmSubwordTokenization（BPE
暖仔会飞·2023-06-12 19:56

Hugging Face Course-Diving in 抱抱脸 Tokenizers library （WordPiece tokenization & Unigram tokenization）

WordPiecetokenizationwordpiece是bert的分词算法，跟BPE很像，但实际的标记化工作是不同的Trainingalgorithm⚠️Googleneveropen-sourceditsimplementationofthetrainingalgorithmofWordPiece
爱睡觉的Raki·2023-04-12 11:32

Hugging Face Course-Diving in 抱抱脸 Tokenizers library （Introduction & BPE）

Introduction在前几章中，使用了tokenizer库中别人在特定数据集上已经训练好的tokenizer，但是我在尝试用bert-base的checkpoint加载tokenizer到自己的数据集上，发现并不适用，所以就有了这一个章节，我们使用与模型预训练相同的tokenizer——但是当我们想从头开始训练模型时，我们该怎么做？？在这些情况下，使用在来自另一个领域或语言的语料库上预训练的标
爱睡觉的Raki·2023-04-12 11:01

自然语言处理基础任务（FMM&BPE原理以及代码）

中文分词背景词语的概念:词语（word）是最小独立使用的音义结合体（即为任务中的原子单词），能够独立表达语言和内容的最基本单元。对于英文等体系的印-欧体系，一般会有空格作为间隔，但是对于其他体系（汉-藏体系，闪-含体系）等没有明显的词语分隔符，为了更好完成分词任务，方便后续任务展开，我们一般采用分词算法。平时自然语言处理使用比较多的中文分词是调用第三方库jieba。但是在下文中用正向最大匹配分词算
夏子期lal·2023-04-02 19:14

huggingface tokenizers

功能多样：适用于BPE/byte-level-BPE/WordPiece/SentencePiece各种NLP处理模型可以完成所有的预处理：截断（Truncate）、填补（Pad）、添加模型需要的特殊标记
宁缺100·2023-04-01 03:16

bpe原理

bytepairencoding问题：什么时候停止呢？使用UNK表示模型词典以外的单词，OOV表示训练集里面没有的单词。NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits2016ACLimage.pngforiinrange(merge次数)：单词按照char分词，单词结尾替换为某字符（\wor-）构造vocab：将相连的char组成pair，频
水星no1·2023-03-21 16:40
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