在讨论大型语言模型（LLM）时，我们经常会提到“token”而不是“单词”。这是因为将单词拆分成子单词（tokens）对于模型性能来说要高效得多。
Token 的重要性
在自然语言处理（NLP）模型的训练过程中，使用子单词单位（tokens）而不是完整的单词能够显著提高模型的性能。子单词单位可以更好地捕捉语言的细粒度特性，使模型能够更有效地处理不同的语言变体和拼写错误。
Byte Pair Encoding (BPE) 策略
自 GPT-1 以来，大多数现代 LLM 都使用了一种名为 Byte Pair Encoding (BPE) 的策略。BPE 的核心思想是使用在训练数据中经常出现的子单词单位作为 tokens。具体算法如下：
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字符级别的分词：我们首先将文本分解为字符级别的 tokens。
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统计对频率：我们统计每对字符的出现频率。
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合并最频繁的对：我们将出现频率最高的字符对合并为一个新的 token。
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重复过程：我们重复这个过程，直到词典达到我们想要的大小。
通过这种方式，我们可以动态调整词典的大小，使其适应不同的训练数据。
词典大小的调整
词典的大小是一个可以根据训练数据调整的超参数。例如：
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GPT-1：大约有 40K 次合并
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GPT-2、GPT-3 和 ChatGPT：大约有 50K 次合并
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Llama 3：高达 128K 次合并
词典大小的选择取决于模型的复杂性和训练数据的多样性。较大的词典可以捕捉更多的语言细节，但也会增加模型的计算复杂度。
为什么 BPE 更有效？
BPE 策略的优点在于它能够平衡词典的大小和模型的性能：
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减少稀疏性：通过将常见的子单词单位作为 tokens，BPE 能够减少稀疏性，使模型更容易学习到有用的模式。
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处理未知词汇：BPE 可以有效处理未知词汇，因为它能够将新的单词拆分为已知的子单词单位。
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提高模型的泛化能力：通过使用子单词单位，模型能够更好地泛化到不同的语言变体和拼写错误。
实际应用
在实际应用中，BPE 策略已经被广泛应用于各种大型语言模型中，如 GPT 系列和 Llama 系列。通过调整词典大小和优化 token 化过程，这些模型能够在处理复杂语言任务时表现出色。
结论
在大型语言模型的训练和应用过程中，使用 tokens 而不是完整的单词能够显著提高模型的性能和泛化能力。通过 Byte Pair Encoding (BPE) 策略，我们可以动态调整词典的大小，使其适应不同的训练数据，从而优化模型的表现。在未来，随着语言模型的不断发展，token 化策略和词典调整将继续在提高模型性能方面发挥关键作用。
希望这篇文章能帮助你更好地理解为什么在 LLM 中我们更倾向于使用“token”而不是“单词”。如果你有任何问题或需要进一步的指导，请随时联系我。
