BBPE（Byte-Level Byte Pair Encoding）即字节级字节对编码，是大模型中常用的一种分词算法，以下是相关介绍：

原理及操作方式

  • 与BPE的联系：BBPE是BPE（Byte Pair Encoding）的一种变体。BPE是从字符级别开始，逐步合并频繁出现的字符对，直到达到预定的词表大小。而BBPE则是在字节级别进行操作，不是字符级别。

  • 具体操作：BBPE先将文本编码为字节序列，然后统计所有相邻字节对的出现频率，找到出现频率最高的字节对，将其合并为一个新的子词单元，并更新词表。重复这一过程，直到达到预定的词表大小或无法继续合并。

优势

  • 处理多语言文本：BBPE不依赖于特定的字符编码，能够更好地处理包含多种语言和特殊字符的混合文本。无论是拉丁字母、中文字符还是其他语言字符，都可以作为字节序列进行统一处理。

  • 避免字符编码问题：由于直接在字节序列上操作，BBPE完全避免了字符编码和解码的问题，对于处理非标准字符集或编码格式非常有用，而BPE在处理UTF-8等编码下占用多个字节的字符时，可能会导致复杂性上升。

  • 更精细的子词建模：在字节级别操作使BBPE可以实现更细粒度的子词分割，对于需要非常精细的文本处理任务，如细粒度的文本生成和翻译等非常有帮助，相比之下，BPE在字符级别操作，子词分割的粒度相对较粗。

在大模型中的应用

  • GPT系列：GPT系列模型广泛使用BBPE，能够有效处理多语言文本，在处理不同语言的输入时，能够将各种语言的文本转换为合适的字节序列进行处理，并且具有更强的鲁棒性，有效减少OOV问题。

  • LLaMA：以中文LLaMA(Atom)为例，它对中文采用BBPE分词，整个词表包含65,000个token，在处理中文文本时，能够将中文字符进行聚合成为一个一个的子串，最终以子串整体映射到一个数值id。

  • Qwen2：同样采用了BBPE分词技术，在面对各种自然语言处理任务时，利用BBPE的特性可以更好地处理输入文本，提高模型的性能和泛化能力。