《LLMsTokenizer篇》电子书下载

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《LLMsTokenizer篇》电子书下载：

这篇文章详细介绍了不同大语言模型（LLMs）的分词方式及其特点，主要包括Byte-Pair Encoding (BPE)、WordPiece、SentencePiece三种分词算法，并对比了不同模型的分词效果和处理时间。

主要内容
Byte-Pair Encoding (BPE)
​​构建词典步骤​​：
准备足够的训练语料和期望的词表大小。
将单词拆分为字符粒度，并在末尾添加后缀“”，统计单词频率。
统计每一个连续/相邻字节对的出现频率，将最高频的连续字节对合并为新的子词。
重复上述步骤，直到词表达到设定的词表大小，或下一个最高频字节对出现频率为1。
​​应用模型​​：GPT2、BART和LLaMA采用了BPE。

WordPiece
​​与BPE的异同点​​：
本质上还是BPE的思想。
最大区别在于合并子词的方式：BPE选择频次最大的相邻子词合并，而WordPiece选择能够提升语言模型概率最大的相邻子词进行合并。
​​应用模型​​：BERT采用了WordPiece。

SentencePiece
​​思路介绍​​：
把空格也当作一种特殊字符来处理，再用BPE或WordPiece来构造词汇表。
​​应用模型​​：ChatGLM、BLOOM、PaLM采用了SentencePiece。

不同大模型的分词方式及对比
分词结果示例

分词方式的区别

​​• LLaMA​​：词表最小，中英文上的平均token数最多，分词较细粒度，尤其在中文上平均token数高达1.45。
​​• ​​Chinese LLaMA​​：扩展词表后，中文平均token数显著降低，提高了中文编码效率。
​​​​• ChatGLM-6B​​：平衡中英文分词效果最好的tokenizer，但由于词表较大，中文处理时间也增加。
​​• BLOOM​​：词表最大，但由于是多语种的，在中英文上分词效率与ChatGLM-6B基本相当。

这篇文章详细介绍了LLMs的分词方式及其特点，重点对比了BPE、WordPiece和SentencePiece三种算法，并通过具体模型实例展示了不同分词方式的效果和处理时间。

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