在自然語言處理（NLP）的領域中察滑，"大模型"如同一位精通語言的大師打厘，能夠理解并生成各種文本修肠。這些模型并非生來就具備這種能力，而是依賴于大量的訓練和精心設計的數據預處理流程户盯。在這一過程中嵌施，分詞器扮演著核心角色，對于文本預處理至關重要莽鸭。本文將深入探討分詞器的工作原理吗伤，以及一些流行大模型（例如LLaMA）的分詞器實現細節(jié)，以幫助您理解這些大模型是如何處理自然語言的硫眨。
分詞器的作用：從“字符”到“意義單元”
考慮這樣一句話：“Hello world!”足淆。如果沒有分詞器，計算機只能將其視為一串字符：
Hello world!
對于人類來說礁阁，理解這句話并不困難：“Hello”和“world”是兩個獨立的詞巧号，“!”是一個標點符號。然而姥闭，計算機缺乏直觀的語言理解能力丹鸿，它需要一個“分詞器”來將這句話分解成有意義的單元。經過分詞器的處理棚品，計算機可以將這句話轉化為：
['Hello', 'world', '!']
分詞器的目標是將原始文本轉換為模型可以處理的結構化形式靠欢。所謂的“單元”可能是詞廊敌、子詞或字符，這取決于所采用的分詞策略门怪。
分詞器的工作原理：從規(guī)則到復雜算法
雖然分詞器看似簡單骡澈，但其實現涉及多個層次的算法。現代分詞器不僅僅按詞切割文本薪缆，而是采用了一些更復雜的算法秧廉，例如子詞分詞。我們將從傳統(tǒng)的分詞方法講起拣帽，逐步深入到現代的分詞算法疼电。
1. 基于詞的分割
最簡單的分詞方法是按詞分割，這種方法在英語等語言中效果顯著减拭。例如蔽豺，句子：
Hello world!
經過按詞分割后，得到：
['Hello', 'world', '!']
這種方法直接依賴于空格和標點符號作為分割點拧粪，對于英語等詞匯間有明確空格的語言非常有效修陡。然而，對于中文和日文等沒有空格的語言可霎，需要更復雜的分詞方法魄鸦。
2. 基于字符的分割
對于中文這樣的語言，字符本身就是語言的基本單位癣朗，因此可以按字符進行分割拾因。例如：
你好，世界旷余！
經過字符分割后绢记，得到：
['你', '好', '，', '世', '界', '正卧！']
這種方法簡單直觀蠢熄，但對于一些復雜的任務（如機器翻譯），可能不夠精細炉旷。
3. 子詞級分詞：BPE與WordPiece
子詞級分詞的核心思想是通過將詞拆解成更小的單位（如子詞或字符）签孔，來解決詞匯表稀疏的問題。現代的預訓練大模型窘行，尤其是像BERT饥追、GPT等，都采用了這種方法抽高。最常見的兩種子詞分詞算法是 BPE（Byte Pair Encoding） 和 WordPiece判耕。
BPE（Byte Pair Encoding）
BPE是一種基于統(tǒng)計的子詞分詞算法。其基本原理是通過統(tǒng)計文本中最頻繁的字符對翘骂，并將它們合并成一個新的子詞壁熄，直到達到詞匯表的大小限制帚豪。以簡單的文本為例：
原始文本：
low lower newest
-
初始時，我們按字符分割：
['l', 'o', 'w', ' ', 'l', 'o', 'w', 'e', 'r', ' ', 'n', 'e', 'w', 'e', 's', 't'] -
統(tǒng)計頻率并合并最頻繁的字符對草丧。例如狸臣，
l和o頻率最高，因此合并成lo：['lo', 'w', ' ', 'lo', 'w', 'e', 'r', ' ', 'n', 'e', 'w', 'e', 's', 't'] -
繼續(xù)統(tǒng)計并合并頻率較高的字符對昌执，如
lo和w：['low', ' ', 'low', 'e', 'r', ' ', 'n', 'e', 'w', 'e', 's', 't'] -
最終烛亦，合并到“newest”變?yōu)椋?/p>
['low', 'low', 'er', 'new', 'est']
這種方法通過逐步合并字符對，逐步構建出詞匯表懂拾，能夠有效減少詞匯表的大小煤禽，并且能夠處理未見過的詞。
WordPiece
WordPiece是另一種子詞分詞算法岖赋，廣泛應用于BERT模型中檬果。與BPE不同，WordPiece通過最大化文本的對數似然來合并最優(yōu)的字對唐断。假設我們有如下文本：
low lower newest
WordPiece的分詞過程與BPE相似选脊，但它通過一個最大化似然的方法來優(yōu)化合并的方式。最終脸甘，WordPiece也能將文本拆解成子詞單元恳啥。
舉個例子：
-
“l(fā)ow” 會被分割成
['lo', 'w']。 -
“l(fā)ower” 會被分割成
['lo', 'w', 'er']丹诀。 -
“newest” 會被分割成
['new', 'est']钝的。
WordPiece在實際應用中非常高效，尤其適合處理多語言和復雜的文本結構忿墅。
SentencePiece
SentencePiece 是由Google提出的一種分詞算法扁藕，它不像BPE和WordPiece那樣需要預先定義詞匯表沮峡。它通過無監(jiān)督的方式直接從文本中學習生成子詞單元疚脐。SentencePiece特別適合于多語言環(huán)境，它能夠同時處理多種語言的文本邢疙。
比如棍弄，對于句子：
低資源語言處理
SentencePiece可能會將它分割成：
['低', '資源', '語', '言', '處理']
SentencePiece的一個重要特點是，它能夠在沒有預定義詞典的情況下直接進行訓練疟游，非常適合低資源語言或多語言環(huán)境呼畸。
常見的大模型分詞器
除了BERT等常見模型，LLaMA颁虐、GPT等現代大語言模型也依賴分詞器來處理文本蛮原。接下來，我們看一看這些大模型中的分詞器實現另绩，特別是它們的Tokenizer類中的常見變量儒陨。
LLaMA中的Tokenizer
LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta（Facebook）發(fā)布的一款強大的預訓練模型花嘶，它也使用了基于BPE的分詞器。LLaMA的Tokenizer類實現中蹦漠，通常包含以下幾個關鍵變量：
-
vocab_size：詞匯表的大小椭员。這個變量決定了分詞器能處理的最大詞匯量，更大的詞匯表可以提高模型對新詞的處理能力笛园，但也會增加計算和存儲開銷隘击。 -
tokens：分詞器內部存儲的詞匯表，包含所有的子詞單位研铆。 -
encode：用于將文本轉換為子詞單元的函數埋同。該函數會返回一個整數序列，表示每個子詞的ID棵红。 -
decode：與encode相對莺禁，用于將模型輸出的ID序列轉回為可讀文本。
在LLaMA的Tokenizer實現中窄赋，分詞的核心通常依賴于BPE算法哟冬，這樣可以更好地處理未見過的詞匯。
選擇合適的分詞器
在選擇分詞器時忆绰，我們需要考慮以下幾個因素：
- 任務類型：如果你的任務需要處理很多未知詞浩峡，或者你的數據集中包含大量拼寫錯誤，采用子詞分詞器（如BPE错敢、WordPiece或SentencePiece）會更合適翰灾。
- 資源限制：不同分詞器的效率和詞匯表大小差異較大。對于計算資源有限的場景稚茅，選擇一個更輕量級的分詞器纸淮，如WordPiece，可能會帶來更好的性能亚享。
- 多語言支持：如果你的應用需要支持多種語言咽块，SentencePiece是一種非常不錯的選擇，因為它能夠無監(jiān)督地學習語言的結構欺税，適應多語言環(huán)境侈沪。
- 上下文感知能力：對于對話生成類任務（如chatbot），需要處理更多上下文信息晚凿，選擇分詞器時也要考慮到模型的上下文感知能力亭罪。
代碼示例：使用Hugging Face的Tokenizer
from transformers import BertTokenizer
# 加載BERT的分詞器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 示例文本
text = "Hello, world!"
# 使用分詞器進行編碼
encoded = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) # add_special_tokens添加[CLS]和[SEP]
print("Encoded:", encoded)
# 解碼
decoded = tokenizer.decode(encoded)
print("Decoded:", decoded)
在這段代碼中，BertTokenizer的encode方法將輸入的文本轉換成整數ID
