Byte-Pair Encoding，BPE是什么

Byte-Pair Encoding（BPE，字节对编码）是一种分词（tokenization）方法，最初用于数据压缩，后来被广泛应用到自然语言处理（NLP）中，尤其是在大语言模型的分词器里。它的核心思想是通过统计字符或子词的出现频率，逐步合并最常见的一对（pair），生成一个更紧凑且灵活的词表。简单来说，BPE 从字符开始，慢慢“拼凑”出常见的词或词片段，既能处理已知词，又能适应新词。

BPE 怎么工作？

BPE 的过程可以分成两个阶段：训练词表和分词应用。

1. 训练词表

起点：从最基本的字符开始（比如字母、汉字），把每个字符看作一个 token。
统计：在一个大规模语料库中，统计所有相邻字符对（pair）的出现频率。
合并：找出最常见的字符对，把它们合并成一个新的 token，更新文本。
迭代：重复统计和合并，直到达到预设的词表大小（比如 30,000 个 token）。

举个简单例子（英文）

假设语料库是：“low lower lowest”：

初始状态（按字符切分，空格用 _ 表示）：
- l o w _ l o w e r _ l o w e s t
统计字符对：
- l o（3 次），o w（3 次），w _（2 次），e r（1 次）...
合并最常见的 l o → lo：
- lo w _ lo w e r _ lo w e s t
再次统计：
- lo w（3 次），w _（2 次），e r（1 次）...
合并 lo w → low：
- low _ low e r _ low e s t
继续迭代，直到词表大小够了。

最终词表可能是：[l, o, w, e, r, s, t, _, lo, low, er, est]。

2. 分词应用

训练好词表后，BPE 用这个词表把新文本切成 token：

从字符开始，贪婪地匹配词表中最长的子词。
如果找不到完整词，就切成更小的子词或字符。

例子（用上面词表）

输入：“lower”
过程：
- 尝试匹配 low → 成功，得 low。
- 剩下 er，匹配 er → 成功。
输出：[low, er]

中文的 BPE

中文没有天然的空格，所以 BPE 通常直接从单个汉字开始合并。假设语料库有“今天的天气很好”和“昨天的天气不好”：

初始状态：
- 今天的天气很好 和 昨天的天气不好
统计字符对：
- 天的（2 次），天气（2 次），的天（2 次）...
合并 天气 → 天气：
- 今天的天气很好 和 昨天的天气不好
再合并 的天气 → 的天气（假设频率够高）。

最终词表可能是：[今, 天, 的, 气, 很, 好, 昨, 不, 天气, 的天气]。

输入：“今天的天气很好。”
输出：[今天, 的天气, 很, 好]（假设“今天”和“的天气”在词表里）。

BPE 的特点

从字符到词的过渡：
- 开始是字符级，合并后逐渐变成子词或词，兼顾灵活性和效率。
处理未知词（OOV）：
- 如果遇到新词（比如“人工智脑”），可以切成 [人工, 智, 脑]，不至于完全无法处理。
词表大小可控：
- 通过设置合并次数，可以控制词表大小（比如 10,000 或 50,000）。
语言无关：
- 不依赖特定语言规则，适合多语言模型。

BPE 在 NLP 中的应用

GPT 系列：GPT-2、GPT-3 用 BPE 构建分词器，词表大小通常是 50,000 左右。
RoBERTa：优化版的 BERT，也用 BPE。
多语言模型：如 mBART，BPE 能统一处理多种语言。

例子（GPT 的 BPE）

英文：“playing” → [play, ing]（如果词表有这两个）。
中文：“人工智能” → [人工, 智能] 或 [人, 工, 智, 能]（取决于词表）。

优点和局限

优点：

灵活性：能处理新词和多语言。
效率：词表比字符级小，比词级紧凑。
通用性：不依赖语言特定工具（不像中文的 jieba 需词典）。

局限：

语义不完整：有时切分不合理，比如“天气”可能变成 [天, 气]。
依赖语料：词表质量取决于训练数据，如果数据偏了，分词效果可能差。

用你的句子举例

“今天的天气很好。”：

如果 BPE 词表训练充分，可能切成：[今天, 的, 天气, 很, 好]（5 个 token）。
如果词表小，可能切成：[今, 天, 的, 天, 气, 很, 好]（7 个 token）。

总结

BPE 是一种“自下而上”的分词方法，从字符开始，通过统计合并生成子词，逐步构建词表。它在大模型中很流行，因为它既能压缩词表，又能灵活处理各种语言和未知词。就像搭积木，从小块拼出大块，最终让模型理解“今天的天气很好”这样的句子。