大模型如何理解自然语言：分词器的入门指南

在自然语言处理（NLP）的领域中，”大模型”如同一位精通语言的大师，能够理解并生成各种文本。这些模型并非生来就具备这种能力，而是依赖于大量的训练和精心设计的数据预处理流程。在这一过程中，分词器扮演着核心角色，对于文本预处理至关重大。本文将深入探讨分词器的工作原理，以及一些流行大模型（例如LLaMA）的分词器实现细节，以协助您理解这些大模型是如何处理自然语言的。

分词器的作用：从“字符”到“意义单元”

思考这样一句话：“Hello world!”。如果没有分词器，计算机只能将其视为一串字符：

Hello world!

对于人类来说，理解这句话并不困难：“Hello”和“world”是两个独立的词，“!”是一个标点符号。不过，计算机缺乏直观的语言理解能力，它需要一个“分词器”来将这句话分解成有意义的单元。经过分词器的处理，计算机可以将这句话转化为：

[ Hello ,  world ,  ! ]

分词器的目标是将原始文本转换为模型可以处理的结构化形式。所谓的“单元”可能是词、子词或字符，这取决于所采用的分词策略。

分词器的工作原理：从规则到复杂算法

虽然分词器看似简单，但实则现涉及多个层次的算法。现代分词器不仅仅按词切割文本，而是采用了一些更复杂的算法，例如子词分词。我们将从传统的分词方法讲起，逐步深入到现代的分词算法。

1. 基于词的分割

最简单的分词方法是按词分割，这种方法在英语等语言中效果显著。例如，句子：

Hello world!

经过按词分割后，得到：

[ Hello ,  world ,  ! ]

这种方法直接依赖于空格和标点符号作为分割点，对于英语等词汇间有明确空格的语言超级有效。不过，对于中文和日文等没有空格的语言，需要更复杂的分词方法。

2. 基于字符的分割

对于中文这样的语言，字符本身就是语言的基本单位，因此可以按字符进行分割。例如：

你好，世界！

经过字符分割后，得到：

[ 你 ,  好 ,  ， ,  世 ,  界 ,  ！ ]

这种方法简单直观，但对于一些复杂的任务（如机器翻译），可能不够精细。

3. 子词级分词：BPE与WordPiece

子词级分词的核心思想是通过将词拆解成更小的单位（如子词或字符），来解决词汇表稀疏的问题。现代的预训练大模型，尤其是像BERT、GPT等，都采用了这种方法。最常见的两种子词分词算法是 BPE（Byte Pair Encoding） 和 WordPiece。

BPE（Byte Pair Encoding）

BPE是一种基于统计的子词分词算法。其基本原理是通过统计文本中最频繁的字符对，并将它们合并成一个新的子词，直到达到词汇表的大小限制。以简单的文本为例：

原始文本：

low lower newest

初始时，我们按字符分割：

[ l ,  o ,  w ,    ,  l ,  o ,  w ,  e ,  r ,    ,  n ,  e ,  w ,  e ,  s ,  t ]

统计频率并合并最频繁的字符对。例如，l 和 o 频率最高，因此合并成 lo：
```
[ lo ,  w ,    ,  lo ,  w ,  e ,  r ,    ,  n ,  e ,  w ,  e ,  s ,  t ]
```

继续统计并合并频率较高的字符对，如 lo 和 w：

[ low ,    ,  low ,  e ,  r ,    ,  n ,  e ,  w ,  e ,  s ,  t ]

最终，合并到“newest”变为：
```
[ low ,  low ,  er ,  new ,  est ]
```

这种方法通过逐步合并字符对，逐步构建出词汇表，能够有效减少词汇表的大小，并且能够处理未见过的词。

WordPiece

WordPiece是另一种子词分词算法，广泛应用于BERT模型中。与BPE不同，WordPiece通过最大化文本的对数似然来合并最优的字对。假设我们有如下文本：

low lower newest

WordPiece的分词过程与BPE类似，但它通过一个最大化似然的方法来优化合并的方式。最终，WordPiece也能将文本拆解成子词单元。

举个例子：

“low” 会被分割成 [ lo , w ]。
“lower” 会被分割成 [ lo , w , er ]。
“newest” 会被分割成 [ new , est ]。

WordPiece在实际应用中超级高效，尤其适合处理多语言和复杂的文本结构。

SentencePiece

SentencePiece 是由Google提出的一种分词算法，它不像BPE和WordPiece那样需要预先定义词汇表。它通过无监督的方式直接从文本中学习生成子词单元。SentencePiece特别适合于多语言环境，它能够同时处理多种语言的文本。

列如，对于句子：

低资源语言处理

SentencePiece可能会将它分割成：

[ 低 ,  资源 ,  语 ,  言 ,  处理 ]

SentencePiece的一个重大特点是，它能够在没有预定义词典的情况下直接进行训练，超级适合低资源语言或多语言环境。

常见的大模型分词器

除了BERT等常见模型，LLaMA、GPT等现代大语言模型也依赖分词器来处理文本。接下来，我们看一看这些大模型中的分词器实现，特别是它们的Tokenizer类中的常见变量。

LLaMA中的Tokenizer

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta（Facebook）发布的一款强劲的预训练模型，它也使用了基于BPE的分词器。LLaMA的Tokenizer类实现中，一般包含以下几个关键变量：

vocab_size：词汇表的大小。这个变量决定了分词器能处理的最大词汇量，更大的词汇表可以提高模型对新词的处理能力，但也会增加计算和存储开销。
tokens：分词器内部存储的词汇表，包含所有的子词单位。
encode：用于将文本转换为子词单元的函数。该函数会返回一个整数序列，表明每个子词的ID。
decode：与encode相对，用于将模型输出的ID序列转回为可读文本。

在LLaMA的Tokenizer实现中，分词的核心一般依赖于BPE算法，这样可以更好地处理未见过的词汇。

选择合适的分词器

在选择分词器时，我们需要思考以下几个因素：

任务类型：如果你的任务需要处理许多未知词，或者你的数据聚焦包含大量拼写错误，采用子词分词器（如BPE、WordPiece或SentencePiece）会更合适。
资源限制：不同分词器的效率和词汇表大小差异较大。对于计算资源有限的场景，选择一个更轻量级的分词器，如WordPiece，可能会带来更好的性能。
多语言支持：如果你的应用需要支持多种语言，SentencePiece是一种超级不错的选择，由于它能够无监督地学习语言的结构，适应多语言环境。
上下文感知能力：对于对话生成类任务（如chatbot），需要处理更多上下文信息，选择分词器时也要思考到模型的上下文感知能力。

代码示例：使用Hugging Face的Tokenizer

from transformers import BertTokenizer

# 加载BERT的分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( bert-base-uncased )

# 示例文本
text = "Hello, world!"

# 使用分词器进行编码
encoded = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)  # add_special_tokens添加[CLS]和[SEP]
print("Encoded:", encoded)

# 解码
decoded = tokenizer.decode(encoded)
print("Decoded:", decoded)

在这段代码中，BertTokenizer的encode方法将输入的文本转换成整数ID