在这里，我们不会实现一个 BPE 分词器（但 Andrej Karpathy 有一个非常简洁的实现）。
BPE（Byte Pair Encoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。
在自然语言处理中的 BPE 分词器的工作原理如下：
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初始化：首先，将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例如，单词 “hello” 会被表示为
["h", "e", "l", "l", "o"]。 -
统计频率：接下来，统计所有字符对（相邻字符组合）的出现频率。例如，如果 “l” 和 “l” 出现在一起的频率最高，那么它们会被作为一个新的词元 “ll”。
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合并频率最高的字符对：将出现频率最高的字符对合并成一个新的词元。然后重复这个过程，直到达到预定义的词元数量或不能再合并为止。
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生成词汇表：最终生成的词汇表包含了从单个字符到更复杂的子词的所有词元，这些词元可以组合成原始的单词和短语。
优点：
- BPE 分词器的优点在于它能够有效处理词汇量巨大的语言，尤其是在处理罕见词汇时。这种方法能够通过将罕见词分解为更常见的子词来避免产生过多的不在词表的词（OOV, Out-of-Vocabulary）。
- BPE 也适用于多语言模型，因为它不依赖于特定语言的词汇表，能够有效地分解和编码来自不同语言的文本。
应用：
- 在大规模预训练语言模型（如 GPT、BERT、LLaMA）中，BPE 被广泛使用，作为一种分词方法，它能有效地将文本转换为模型可以处理的词元序列，同时保持文本的连贯性。