字节对编码（Byte Pair Encoder，BPE），又叫digram coding，是一种在自然语言处理领域经常使用的数据压缩算法。在GPT系列模型中都有用到。主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。在这篇博客中我们将简单介绍一下这个方法。

基于子词的标记化

标记化（tokenizer）是将自然语言转变成标记的过程，它将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字，因此标记化(Tokenizer)需要将我们的文本输入转换为数字数据。

自然语言处理的基本对象是单词，这其中包括三类，一种是word（单词），一种是subword（子词），还有一种是character（字符）。第一种就是我们英语处理中常见的单词，用空格分开的。但是算法的处理要灵活的多，因为单词是由单个字母组成的，单个字母也叫character。除此之外，为了追求处理速度与语义的均衡，NLP领域还会处理一种叫Subword（子词）的对象。这是一种介于word和character之间的处理粒度。

基于子词的标记化（tokenizer）是介于词和基于字符的标记化之间的一种解决方案。

基于单词的处理面临的问题包括：非常大的词汇量，大量的OOO标记，以及非常相似的词的不同含义。而基于字符的标记化的问题是非常长的序列和意义不大的单个标记。

基于子词的标记化算法并不把常用的词分成更小的子词。相反，它将罕见的词分割成更小的有意义的子词。例如，”boy “不被分割，但 “boys “被分割成 “boy “和 “s”。这有助于模型了解到 “boys “这个词是用 “boy “这个词形成的，其含义略有不同，但都是同一个词根。

字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）就是一种子词处理的方法。其它一些流行的子词标记化算法包括WordPiece、Unigram和SentencePiece。而BPE用于GPT-2、RoBERTa、XLM、FlauBERT等语言模型中。这些模型中有几个使用空间标记化作为预标记化方法，而有几个使用Moses, spaCY, ftfy提供的更高级的预标记化方法。

字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）简介

主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。思想很简单，但是很好用。

维基百科中有个简单的例子，假设我们有如下的数据：

aaabdaabac

可以看到，上述数据中字节对“aa”出现得最频繁。那么，我们可以使用数据中没有出现过一个字节，例如“Z”来替代，结果如下：

ZabdZabac

可以看到这里的Z=aa，接下来，ab依然是最长出现的连续字节对，那么再用一个新的字节“Y”代替得到如下结果：

ZYdZYac

显然，“ZY”又是一个最频繁出现的连续字节对，那么继续用心的字节“X”代替，得到：

XdXac

其中：

X=ZY
Y=ab
Z=aa

到这里，已经无法继续压缩了。如果要还原数据，只需要把上述过程反过来即可。

总结

为了以最有效的方式表示语料库，BPE在每次迭代时都会通过查看其频率来检查每一个潜在的合并选项。因此，是的，它遵循一种贪婪的方法来优化可能的最佳解决方案。

总之，BPE是最广泛使用的子词标记化算法之一，尽管它是贪婪的，但它具有良好的性能。

参考内容：
https://towardsdatascience.com/byte-pair-encoding-subword-based-tokenization-algorithm-77828a70bee0
https://en.wikipedia.org/wiki/Byte_pair_encoding