什么是字节对编码

解码AI语言的秘密：字节对编码 (BPE) 详解

在人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）领域，机器是如何理解我们人类语言的呢？一个核心的挑战是：如何把变幻莫测的文字信息，转化成机器能够处理的数字信号？今天我们要深入探讨一个关键技术，它就像一座桥梁，连接着人类语言和机器世界，这就是——字节对编码（Byte Pair Encoding，简称BPE）。

1. 语言的“积木”与BPE的诞生

想象一下，我们的小学语文老师教我们写字，从最基本的偏旁部首开始，然后是独体字，再是结构更复杂的合体字，最后组成词语和句子。机器理解语言，也需要类似的“基本单元”。

最初，人们尝试将每个词作为一个基本单元。比如“苹果”、“香蕉”、“橘子”。但很快就遇到了麻烦：

  1. 词汇量爆炸：人类语言的词汇量是无穷的，尤其是随着网络新词、流行语的出现。机器不可能穷尽所有的词。
  2. 生词问题：如果遇到一个从未见过的词，机器就束手无策了。
  3. 形态变化：“跑”、“跑步”、“跑了” 语义相近，但作为独立的词，机器却认为它们是完全不同的。

后来，有人提出把每个字符（比如汉字、字母）作为基本单元。这下词汇量是小了，但问题又来了：

  1. 太细碎：一个词被拆成太多字符，机器理解长串字符的含义变得非常困难，效率也低。
  2. 失去语义：单独的字母“p”、“i”、“n”、“g”对机器来说，远不如“ping”这个词有意义。

有没有一种方法，既能限制基本单元的数量，又能保留一定的语义信息，还能灵活应对生词呢？这就是BPE诞生的初衷——它介于词级别和字符级别之间，找到了一个精妙的平衡点，它的基本单元被称为“子词”（subword）。

2. BPE的工作原理：聪明的“缩写大师”

BPE最初是为了压缩数据而发明的算法，但它在自然语言处理领域却大放异彩。我们可以把它想象成一个聪明的“缩写大师”或者“积木搭设专家”。

它学习语料库（大量的文字数据）的过程，就像一个孩子从玩乐高积木中学习组合：

  1. 初始状态：最基础的“积木块”
    一开始，机器把文本中所有出现过的单个字符（无论是字母、汉字、数字还是标点符号）都看作是独立的“积木块”。例如，对于文本 “低 低洼 低谷”，初始积木库里可能就有 ‘低’, ‘ ‘, ‘洼’, ‘谷’。

  2. 寻找最常用组合：发现“搭档”
    接下来，BPE会扫描整个文本，找出出现频率最高的相邻的两个“积木块”组合。
    比如，在英文中，”l”, “o”, “w” 频繁出现，它们组成 “low” 的频率也很高。在中文里，”人工” 和 “智能” 出现在一起的频率极高。

  3. 创造新“积木”：合并“搭档”
    一旦找到最频繁的组合，BPE就会把这两个“积木块”合并成一个新的更大的“积木块”。例如，如果 “l” 和 “o” 最常一起出现，那么它们就会被合并成一个新的单元 “lo”；如果 “人工” 和 “智能” 最常一起出现，就会合并成 “人工智能”。

  4. 重复合并，直到“积木库”足够大
    这个过程会反复进行。在每一步中，它都寻找当前“积木库”中最频繁的相邻对，然后将它们合并，并添加新的组合到“积木库”中。它会一直重复，直到达到预设的“积木库”大小（词汇表大小），或者已经没有可以进一步合并的频繁对。

    以英文单词 “lowest” 为例，假设原始字符是 l o w e s t。

    • 可能首先发现 l o 出现频率高，合并成 lo。现在变成了 lo w e s t。
    • 接着可能发现 es 出现频率高，合并成 es。现在变成了 lo w es t。
    • 最后可能发现 est 出现频率高，合并成 est。现在变成了 low est。
      你看，通过这种方式，它学会了将常用的字符序列合并成有意义的子词单位。

3. BPE的魔力：为什么它如此重要？

BPE之所以在AI领域如此受欢迎，因为它解决了前面提到的核心问题，并带来了多重优势：

  • 优雅处理生词 (Out-of-Vocabulary, OOV) 问题：
    想象你遇到一个新词“人工智能大模型”。如果机器只认识“人工智能”和“模型”，它可以将“大”字拆开，然后用已知的子词来表示这个新词：人工@@ 智能@@ 大 模型 (这里的”@@”是BPE通常用来标记子词连接的符号)。这样即使是新词，也能被拆解成机器认识的部件，大大提高了模型的泛化能力。这就像你虽然没见过“超音速飞行器”这个词，但你知道“超音速”和“飞行器”的含义，也就能大致理解了。

  • 平衡词汇量与语义信息：
    BPE生成的词汇表通常比纯字符级大，比纯词级小。这使得模型在训练时更加高效，内存占用更少，同时又保留了比字符级更丰富的语义信息。它找到了一个甜美的平衡点。

  • 有效地捕获词形变化：
    像 “run”、”running”、”ran” 这样的词，BPE可能会将它们编码成 run、run@@ ning、ran。这样，”run” 这个核心语义就被保留下来，机器能更容易地理解它们之间的关系。这就像英语学习者识别词根一样。

  • 适用于多种语言：
    BPE的原理不依赖于特定语言的语法结构，无论是空格间隔的英文，还是紧密相连的中文，甚至是没有明确边界的语言，BPE都能有效地识别出高频的字符组合，从而生成合适的子词。这使得它成为多语言AI模型的理想选择。

4. BPE在AI领域的应用：大模型的基石

BPE及其变种（如WordPiece、SentencePiece等）已经成为现代大型语言模型（LLMs）的标准“令牌化”方法。

无论是谷歌的BERT系列模型、OpenAI的GPT系列模型，还是Meta的Llama系列模型，它们都广泛依赖于BPE或其类似算法来将原始文本转化为模型可以处理的数字序列（即“token”）。这些模型处理的不再是单个的词，而是BPE生成的子词单元，这些子词单元构成了模型理解和生成文本的基础。例如，GPT-2 和 GPT-3 都采用了字节对编码的方式进行文本编码。

通过这种方式，BPE极大地提升了大型语言模型处理各种文本的能力，包括复杂的句子结构、领域特定术语以及全球各种语言。正是因为有了这些高效的“文本解读器”，我们才能看到今天的AI在文本生成、翻译、问答等领域取得如此惊人的进展。

5. 总结

字节对编码（BPE）并非什么高深莫测的魔法，它是一种基于统计规律的巧妙方法，通过不断合并文本中最频繁出现的字符对，构建出一套高效、灵活的“子词”词汇表。它像一位经验丰富的语言学家，从海量的文本中学习语言的构成规律，找到最合适的“积木块”，从而让机器能够更好地理解和生成人类语言。在AI飞速发展的今天，BPE无疑是推动这一进步的幕后英雄之一，为大模型的崛起奠定了坚实的基础。

参考文献：

Vaswani, Ashish, et al. “Attention is all you need.” Advances in neural information processing systems. 2017. (This landmark paper on Transformers, which underpins many LLMs, relies on subword tokenization).
Devlin, Jacob, et al. “BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805. 2018.
Radford, Alec, et al. “Language models are unsupervised multitask learners.” OpenAI Blog 1.8. 2019. (GPT-2, GPT-3 use BPE).
Touvron, Hugo, et al. “Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models.” arXiv preprint arXiv:2307.09288. 2023. (Llama models also use BPE variants/similar tokenization).