大模型（LLMs）Tokenizer篇（面试题参考）

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大模型（LLMs）Tokenizer篇（面试题参考）

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这篇文档是关于大型语言模型（LLMs）分词器（Tokenizer）的介绍和比较。文档首先解释了Byte-Pair Encoding（BPE）构建词典的过程，包括准备训练语料、拆分单词为字符粒度、统计频率和合并最高频字节对等步骤。接着，文档对比了WordPiece和BPE的不同点，WordPiece选择合并能够最优化语言模型概率的子词，而BPE选择合并频次最高的相邻子词。文档还介绍了SentencePiece的思路，即将空格视为特殊字符，并使用BPE构造词汇表。最后，文档通过举例和对比，介绍了不同大模型LLMs的分词方式及其区别，特别指出了LLaMA、Chinese LLaMA、ChatGLM-6B和BLOOM在中英文分词上的特点和效率。

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