# Summary
BPE 就是自动建立一个这样的词汇表的过程
```Java
# BPE根据数据自动学出来的vocab
vocab = {
# 256个字节 (0-255)
0: b'\x00', 1: b'\x01', ..., 230: b'我', 231: b'爱', ...
# 算法自动发现的高频组合
256: b'我爱', # 发现"我爱"经常一起出现
257: b'苹果', # 发现"苹果"经常一起出现
258: b'我爱吃', # 发现"我爱吃"经常出现
259: b'。\n', # 发现"句号+换行"经常出现
# 特殊tokens
260: b'<eos>',
261: b'<pad>',
}
```
自动的意思是：
BPE不需要你告诉它哪些词重要，它自动从数据中发现：
```Java
# 假设训练文本：
text = """
我爱吃苹果。我爱吃香蕉。
你爱吃苹果吗？我爱吃苹果。
我爱吃苹果和香蕉。
"""
# BPE自动发现：
# "我爱" 出现5次 → 合并成一个token
# "吃苹果" 出现4次 → 合并成一个token
# "苹果" 出现4次 → 合并成一个token
```
```Java
原始文本: "The cat"
↓ BPE tokenizer (用这里训练的vocab和merges)
Token IDs: [1523, 8901] # 对应词汇表中的ID
↓ 输入给 Transformer
模型输出: 下一个token的概率分布
```
**BPE训练是预处理步骤**，为Transformer提供合理的token划分。好的tokenizer让模型训练更高效，因为常见的词语组合被合并成了单个token。
这就是为什么现代大模型都需要先训练tokenizer，再训练语言模型的原因！
# Cues
# Notes
## 字符分词 vs BPE分词
```Java
字符分词：
"我爱吃苹果" → [我, 爱, 吃, 苹, 果] # 5个token
BPE分词：
"我爱吃苹果" → [我爱, 吃, 苹果] # 3个token ✅ 更高效
```
这个函数实现了**BPE (Byte Pair Encoding) 算法的训练过程**，作用是**从原始文本中学习如何分词**。
## 核心作用
**把原始文本转换成一个"词汇表"和"合并规则"，让模型知道怎么把文本切分成tokens**
## 详细流程分析
### 1. **初始化阶段** (行105-113)
```python
# 读取训练文本
text = "The cat sat on the mat" # 示例
text_bytes = [84, 104, 101, 32, 99, 97, 116, ...] # UTF-8字节
# 初始词汇表：256个字节值
vocab = {0: b'\x00', 1: b'\x01', ..., 84: b'T', 104: b'h', 101: b'e', 32: b' ', ...}
# 初始tokens：每个字节是一个token
tokens = [b'T', b'h', b'e', b' ', b'c', b'a', b't', b' ', ...]
```
### 2. **迭代合并阶段** (行116-145)
每一轮做4件事：
#### A. 统计相邻pairs的频率
```python
pair_counts = {
(b'T', b'h'): 5, # "Th"组合在文本中出现5次
(b'h', b'e'): 8, # "he"组合出现8次
(b'e', b' '): 12, # "e "组合出现12次
# ...
}
```
#### B. 找到最频繁的pair
```python
best_pair = (b'e', b' ') # 假设"e "最常见
```
#### C. 创建新的合并token
```python
new_token = b'e' + b' ' = b'e ' # 合并成新token
vocab[256] = b'e ' # 添加到词汇表，ID=256
merges.append((b'e', b' ')) # 记录合并规则
```
#### D. 替换文本中所有该pair
```python
# 之前: [b'T', b'h', b'e', b' ', b'c', b'a', b't', b'e', b' ']
# 之后: [b'T', b'h', b'e ', b'c', b'a', b't', b'e '] # 所有"e "被合并
```
### 3. **添加特殊tokens** (行147-149)
```python
# 最后添加特殊tokens
vocab[512] = b'<eos>' # 句子结束符
vocab[513] = b'<pad>' # 填充符
```
## 具体例子演示
假设训练文本是 `"aaa bbb aaa"`：
```Java
轮次0: tokens = [b'a', b'a', b'a', b' ', b'b', b'b', b'b', b' ', b'a', b'a', b'a']
最频繁pair: (b'a', b'a') 出现4次
合并后: [b'aa', b'a', b' ', b'b', b'b', b'b', b' ', b'aa', b'a']
轮次1: tokens = [b'aa', b'a', b' ', b'b', b'b', b'b', b' ', b'aa', b'a']
最频繁pair: (b'b', b'b') 出现2次
合并后: [b'aa', b'a', b' ', b'bb', b'b', b' ', b'aa', b'a']
轮次2: tokens = [b'aa', b'a', b' ', b'bb', b'b', b' ', b'aa', b'a']
最频繁pair: (b'aa', b'a') 出现2次
合并后: [b'aaa', b' ', b'bb', b'b', b' ', b'aaa']
```
## 最终输出
```python
vocab = {
# 原始字节
97: b'a', 98: b'b', 32: b' ',
# 学到的合并
256: b'aa', # 第1轮学到
257: b'bb', # 第2轮学到
258: b'aaa', # 第3轮学到
# 特殊tokens
259: b'<eos>',
}
merges = [
(b'a', b'a'), # 规则1：'a'+'a' → 'aa'
(b'b', b'b'), # 规则2：'b'+'b' → 'bb'
(b'aa', b'a'), # 规则3：'aa'+'a' → 'aaa'
]
```