举例说明chatgpt预训练模型中Tokenization的原理
【资料图】
ChatGPT 是一个基于 GPT（生成式预训练 Transformer）的模型，它通过处理大量文本数据来生成有意义的文本。Tokenization 是 ChatGPT 文本处理的关键步骤，它将输入的文本拆分成更小的单元（tokens），以便模型能够更好地理解和处理。
在 ChatGPT 中，Tokenization 主要遵循以下原理：
1. 分词：首先，将文本拆分为单词、标点符号等基本单元。例如，文本 \"ChatGPT is great!\" 将被拆分为 [\"ChatGPT\", \"is\", \"great\", \"!\"]。
2. 子词划分：然后，将拆分出的单词进一步划分为子词（subwords）。这种划分有助于捕捉词汇之间的共享结构，以及处理罕见词汇和词干。例如，\"ChatGPT\" 可能被拆分为 [\"Chat\", \"G\", \"PT\"]。这个步骤通常使用诸如 Byte Pair Encoding（BPE）或 WordPiece 等算法来实现。
3. 转换为ID：将每个子词映射到一个唯一的 ID（整数），这些 ID 对应于模型词汇表中的索引。例如，[\"Chat\", \"G\", \"PT\"] 可能被转换为 [635, 101, 678]。
4. 添加特殊 token：为了帮助模型理解输入的结构，通常会在序列的开始和结束添加特殊 token，例如\"[CLS]\"（分类）和\"[SEP]\"（分隔）。
5. 创建注意力掩码：创建一个注意力掩码矩阵，以便模型知道哪些 tokens 是输入的一部分，哪些则是填充。这在批处理多个序列时尤为重要。
6. 填充序列：将序列填充到固定长度，以便模型可以处理固定大小的输入矩阵。
经过这些步骤，输入文本就被转换为了模型可以处理的形式。在生成输出时，ChatGPT 会沿着相反的顺序进行解码，将 token IDs 转换回子词，然后将子词拼接回完整的文本。
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2021-09-18