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相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

Byte-Pair Encoding(BPE)��?/strong>

1 Byte-Pair Encoding(BPE)   如何构徏词典�Q?/strong>

1 准备��_��的训�l�语�?以及期望的词表大��；

2 ��单词拆分�ؓ字符�_�度(字粒�?�Q?�q�在末尾��d��后缀“”�Q?�l�计单词频率

3 合�ƈ方式:�l�计每一个连�l?盔R��字节对的出现频率�Q?��最高频的连�l�字节对合�ƈ为新字词�Q?/span>

4 重复�W?nbsp;3 步，直到词表辑ֈ�讑֮�的词表大��?或下一个最高频字节对出现频率�ؓ 1�?nbsp;注： GPT2 、BART �?nbsp;LLaMA ��采用了BPE�?/span>

Word Piece   ��?/strong>

Word Piece   �?/strong> BPE    异同�Ҏ(gu��)��什么？

本质上还是BPE  的思想。与BPE 最大区别在�?如何选择两个子词�q�行合�ƈ  BPE 是选择频次最�?nbsp;的相��d��词合�qӞ��

Word Piece ��法选择能够提升语言模型概率最大的盔R��子词�q�行合�ƈ�Q?nbsp;来加入词表；  注： BERT 采用�?nbsp;Word Piece�?/span>

SentencePiece   ��?/strong>

��单介�l�一�?/strong> SentencePiece    思�\�Q?/strong>

把空��g��当作一�U�特�D�字�W�来处理�Q�再用BPE 或者来构造词汇表�?nbsp;注：ChatGLM 、BLOOM �?nbsp;PaLM 采用了SentencePiece�?/span>

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