一、TL；DR
- BPE有什么问题：依旧会遇到OOV问题，并且中文、日文这些大词汇表模型容易出现训练中未出现过的字符
- Byte-level BPE怎么解决：与BPE一样是高频字节进行合并，但BBPE是以UTF-8编码UTF-8编码字节序列而非字符序列
- Byte-level BPE利用utf-8编码，利用动态规划解码，最大程度的还原字符的语义和上下文信息（这是我理解为什么LLM能够通过NTP进行理解的最主要原因）
- Qwen是使用BBPE算法，增加了中文的能力，词汇表包括151,643 tokens
二、实际业务的使用
字节级别字节对编码（BBPE）是一种高效的分词算法，它将输入文本分割为可变长度的字节 n-gram（子词），并将其映射为词汇表中的 token ID。以下是 BBPE 分词算法将输入文本转换为 token ID 的详细过程，以及如何结合词表进行文件操作：
2.1 输入文本的字节表示
-
UTF-8 编码：首先，输入文本（如一行字符串）会被转换为 UTF-8 字节序列。UTF-8 编码将每个 Unicode 字符映射为 1 到 4 个字节。
-
示例：假设输入文本是
"Hello, 世界"，其 UTF-8 字节序列为：[72, 101, 108, 108, 111, 44, 32, 228, 189, 160, 229, 165, 189]其中，
"Hello,"是 ASCII 字符，每个字符占用 1 个字节；而"世界"是 UTF-8 编码的中文字符，每个字符占用 3 个字节。
2.2 BBPE 分词
-
学习词汇表：BBPE 通过迭代合并最频繁出现的字节对来构建词汇表。词汇表中包含基本字节（0-255）和通过 BPE 合并生成的字节 n-gram。
-
分词过程：输入的字节序列会被分割成词汇表中存在的子词（字节 n-gram）。这些子词是通过 BPE 合并规则生成的。
-
示例：假设词汇表中有以下条目：
72, 101, 108, 108, 111, 44, 32, 228, 189, 160, 229, 165, 189
72 101, 108 108, 111 44, 32 228, 189 160, 229 165 1892.3 映射为 Token ID
-
词汇表文件：BBPE 的词汇表通常存储在一个文件中，文件格式类似于：
-
72 101 108 108 108 111 44 32 228 189 160 229 165 189 -
映射过程：分词器将分割后的子词与词汇表文件进行匹配，找到对应的 token ID。
-
示例：假设分词后的子词为
[72 101, 108 108, 111 44, 32 228, 189 160, 229 165 189]，其对应的 token ID 可能是：[10, 15, 20, 25, 30, 35]其中，
72 101在词汇表中的行号是 10，108 108的行号是 15，依此类推。
2.4 文件操作
-
加载词汇表：分词器在初始化时会加载词汇表文件，将其内容存储到内存中，以便快速查找。
# 假设词汇表文件名为 vocab.txt
with open('vocab.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
vocab = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 将子词映射为 token ID
def tokenize(input_text):
# 将输入文本转换为 UTF-8 字节序列
byte_sequence = input_text.encode('utf-8')
# 分词（这里简化为直接匹配，实际分词器会更复杂）
tokens = []
for subword in byte_sequence.split():
subword_str = ' '.join(map(str, subword))
token_id = vocab.index(subword_str)
tokens.append(token_id)
return tokens
input_text = "Hello, 世界"
token_ids = tokenize(input_text)
print(token_ids)2.5 总结
-
输入文本 → UTF-8 字节序列 → BBPE 分词 → 映射为 Token ID
-
词汇表文件是 BBPE 分词的核心，它存储了所有可能的子词及其对应的 token ID。
三、Byte-level BPE算法原理
paper链接： https://arxiv.org/pdf/1909.03341
papr：Neural Machine Translation with Byte-Level Subwords
3.1 为什么要开发Byte-level BPE
- 解决不了中文/日语这种语言：几乎所有的分词算法都是基于字符级词汇表构建的（字符、子词或单词），但对于日语和中文的字符丰富且存在噪声文本的语言，罕见字符可能会不必要地占据词汇表的槽位，从而限制其紧凑性
- 字节表示会引入计算成本：使用字节级别表示文本，并将 256 个字节集作为词汇表可以解决这个问题，但是会引入高昂的计算成本
3.2 实际合并方法和举例
与BPE算法的差异：
来自日语 - 英语的不同词汇表分词示例。
空格被下划线替换，而空格用于分隔词元。，随着分词粒度从细到粗，词元的形态是如何变化的：字节（256）→ 字节级别字节对编码（BBPE，1K、2K、4K、8K）→ 字符（8K）→ 字节级别字节对编码（BBPE，16K、32K）→ 字节对编码（BPE，16K、32K）。
BBPE算法在基于字节（Byte）进行合并过程和BPE一致、也是选取出现频数最高的字符对进行合并，合并过程如下图所示： 关注到红色箭头，输入是日文当词表大小是1K时，A8 BC 两个字节并没有合并成一个 Token，在词表大小是2K时，A8BC被BBPE合并成一个Token。
3.3 原理上具体怎么做？
别看了，直接用就好，最重要的还是理解对input text进行分词后查表再转成encoder的过程
字节级别表示的编码：
- 使用 UTF-8 编码文本，它将每个 Unicode 字符编码为 1 到 4 个字节。这使得我们可以将句子建模为字节序列，而不是字符序列。
- 13.8 万个 Unicode 字符覆盖了 150 多种语言，但我们使用 UTF-8 字节（256 个可能字节中的 248 个）来表示任何语言的句子。
如何解决计算成本高昂的问题？
字节级别的n-gram方法来减少计算成本：
编码过程：
- 将Unicode字符映射为1-4个字节
- 将字节序列分割为可变长度的 n 元组（字节级别的“子词”）
- 使用深度卷积层或双向循环层与门控循环单元（GRU）来对 BBPE embedding进行上下文化
解码过程：
- 采用动态规划算法从字节序列恢复Unicode字符
- 对于给定的字节序列 {B}kN，我们用 f(k) 表示我们可以从中恢复的最大字符数。然后 f(k) 具有最优子结构
如果 {B}kj 对应一个有效的字符，则 g(i,j)=1，否则为 0。当 f(k) 递归计算时，我们还在每个位置 k 记录选择，以便通过回溯恢复解决方案。
解码过程中-说人话：
- 使用动态规划去恢复最有效（g代表有效性指示函数）和可恢复的最大字符数（动态词汇表便于最大化的数据还原）
四、Qwen的应用
4.1 Qwen3的技术报告原文：
4.2 Qwen实际代码实现：
参考：https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/tokenization_note.md
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Qwen/Qwen-7B', trust_remote_code=True)
特殊字符的处理：
特殊标记对模型具有特殊功能，例如表示文档结束。理论上，这些标记在输入文本中不存在，仅在输入文本经过处理后才会出现。
可以在微调或其他需要它们的框架中这样指定特殊标记：
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Qwen/Qwen-7B', trust_remote_code=True, pad_token='<|endoftext|>')
