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编辑：桃子

【新智元导读】「从头开始构建GPT分词器」文字版来了。

前段时间，AI大神Karpathy上线的AI大课，已经收获了全网15万次播放量。

当时还有网友表示，这2小时课程的含金量，相当于大学4年。

就在这几天，Karpathy又萌生了一个新的想法：

那便是，将2小时13分钟的「从头开始构建GPT分词器」的视频，转换为一本书的章节（或者博客文章）形式，专门讨论「分词」。

具体步骤如下：

- 为视频添加字幕或解说文字。

- 将视频切割成若干带有配套图片和文字的段落。

- 利用大语言模型的提示工程技术，逐段进行翻译。

- 将结果输出为网页形式，其中包含指向原始视频各部分的链接。

更广泛地说，这样的工作流程可以应用于任何视频输入，自动生成各种教程的「配套指南」，使其格式更加便于阅读、浏览和搜索。

这听起来是可行的，但也颇具挑战。

他在GitHub项目minbpe下，写了一个例子来阐述自己的想象。

地址：https://github.com/karpathy/minbpe/blob/master/lecture.md

Karpathy表示，这是自己手动完成的任务，即观看视频并将其翻译成markdown格式的文章。

「我只看了大约4分钟的视频（即完成了3%），而这已经用了大约30分钟来写，所以如果能自动完成这样的工作就太好了」。

接下来，就是上课时间了！

「LLM分词」课程文字版

大家好，今天我们将探讨LLM中的「分词」问题。

遗憾的是，「分词」是目前最领先的大模型中，一个相对复杂和棘手的组成部分，但我们有必要对其进行详细了解。

因为LLM的许多缺陷可能归咎于神经网络，或其他看似神秘的因素，而这些缺陷实际上都可以追溯到「分词」。

字符级分词

那么，什么是分词呢？

事实上，在之前的视频《让我们从零开始构建 GPT》中，我已经介绍过分词，但那只是一个非常简单的字符级版本。

如果你去Google colab查看那个视频，你会发现我们从训练数据（莎士比亚）开始，它只是Python中的一个大字符串：

First Citizen: Before we proceed any further, hear me speak.
All: Speak, speak.
First Citizen: You are all resolved rather to die than to famish?
All: Resolved. resolved.
First Citizen: First, you know Caius Marcius is chief enemy to the people.
All: We know't, we know't.

但是，我们如何将字符串输入LLM呢？

我们可以看到，我们首先要为整个训练集中的所有可能字符，构建一个词汇表：

# here are all the unique characters that occur in this textchars = sorted(list(set(text)))vocab_size = len(chars)print(''.join(chars))print(vocab_size)
# !$&',-.3:;?ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz# 65

然后根据上面的词汇表，创建用于在单个字符和整数之间进行转换的查找表。此查找表只是一个Python字典：

stoi = { ch:i for i,ch in enumerate(chars) }itos = { i:ch for i,ch in enumerate(chars) }# encoder: take a string, output a list of integersencode = lambda s: [stoi[c] for c in s]# decoder: take a list of integers, output a stringdecode = lambda l: ''.join([itos[i] for i in l])
print(encode("hii there"))print(decode(encode("hii there")))
# [46, 47, 47, 1, 58, 46, 43, 56, 43]# hii there

一旦我们将一个字符串转换成一个整数序列，我们就会看到每个整数，都被用作可训练参数的二维嵌入的索引。

因为我们的词汇表大小为 vocab_size=65 ，所以该嵌入表也将有65行：

class BigramLanguageModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size):super().__init__()self.token_embedding_table = nn.Embedding(vocab_size, n_embd)
def forward(self, idx, targets=None):tok_emb = self.token_embedding_table(idx) # (B,T,C)

在这里，整数从嵌入表中「提取」出一行，这一行就是代表该分词的向量。然后，该向量将作为相应时间步长的输入输入到Transformer。

使用BPE算法进行「字符块」分词

对于「字符级」语言模型的天真设置来说，这一切都很好。

但在实践中，在最先进的语言模型中，人们使用更复杂的方案来构建这些表征词汇。

具体地说，这些方案不是在字符级别上工作，而是在「字符块」级别上工作。构建这些块词汇表的方式是使用字节对编码（BPE）等算法，我们将在下面详细介绍该算法。

暂时回顾一下这种方法的历史发展，将字节级BPE算法用于语言模型分词的论文，是2019年OpenAI发表的GPT-2论文Language Models are Unsupervised Multitask Learners。

论文地址：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

向下翻到第2.2节「输入表示」，在那里他们描述并激励这个算法。在这一节的末尾，你会看到他们说：

词汇量扩大到50257个。我们还将上下文大小从512增加到1024个token，并使用512更大batchsize。

回想一下，在Transformer的注意力层中，每个token都与序列中之前的有限token列表相关联。

本文指出，GPT-2模型的上下文长度从GPT-1的512个token，增加到1024个token。

换句话说，token是 LLM 输入端的基本「原子」。

「分词」是将Python中的原始字符串，转换为token列表的过程，反之亦然。

还有一个流行的例子可以证明这种抽象的普遍性，如果你也去Llama 2的论文中搜索「token」，你将得到63个匹配结果。

比如，该论文声称他们在2万亿个token上进行了训练，等等。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf

浅谈分词的复杂性

在我们深入探讨实现的细节之前，让我们简要地说明一下，需要详细了解「分词」过程的必要性。

分词是LLM中许多许多怪异问题的核心，我建议你不要忽略它。

很多看似神经网络架构的问题，实际上都与分词有关。这里只是几个例子：

- 为什么LLM不会拼写单词？——分词

- 为什么LLM不能执行超简单的字符串处理任务，比如反转字符串？——分词

- 为什么LLM在非英语语言（比如日语）任务中更差？——分词

- 为什么LLM不擅长简单的算术？——分词

- 为什么GPT-2在用Python编码时遇到了更多的问题？——分词

- 为什么我的LLM在看到字符串<|endoftext|>时突然停止？——分词

- 我收到的关于「trailing whitespace」的奇怪警告是什么？——分词

- 如果我问LLM关于「SolidGoldMagikarp」的问题，为什么它会崩溃？——分词

- 为什么我应该使用带有LLM的YAML而不是JSON？ ——分词

- 为什么LLM不是真正的端到端语言建模？——分词

我们将在视频的末尾，再回到这些问题上。

分词的可视化预览

接下来，让我们加载这个分词WebApp。

地址：https://tiktokenizer.vercel.app/

这个Web应用程序的优点是，分词在网络浏览器中实时运行，允许你轻松地在输入端输入一些文本字符串，并在右侧看到分词结果。

在顶部，你可以看到我们当前正在使用 gpt2 分词器，并且可以看到，这个示例中粘贴的字符串目前正在分词为 300个token。

在这里，它们用颜色明确显示出来：

比如，字符串「Tokenization」编码到token30642，其后是token是1634。

token「is」（注意，这是三个字符，包括前面的空格，这很重要！）是318。

注意使用空格，因为它在字符串中是绝对存在的，必须与所有其他字符一起分词。但为了清晰可见，在可视化时通常会省略。

你可以在应用程序底部打开和关闭它的可视化功能。同样，token「at」是379，「the」是262，依此类推。

接下来，我们有一个简单的算术例子。

在这里，我们看到，分词器对数字的分解可能不一致。比如，数字127是由3个字符组成的token，但数字677是因为有2个token：6（同样，请注意前面的空格）和77。

我们依靠LLM来解释这种任意性。

它必须在其参数内部和训练过程中，了解这两个token（6和77实际上组合成了数字677)。

同样，我们可以看到，如果LLM想要预测这个总和的结果是数字804，它必须在两个时间步长内输出：

首先，它必须发出token「8」，然后是token「04」。

请注意，所有这些拆分看起来都是完全任意的。在下面的例子中，我们可以看到1275是「12」，然后「75」，6773实际上是三个token「6」、「77」、「3」，而8041是「8」、「041」。

（未完待续...）

（TODO：若想继续文字版的内容，除非我们想出如何从视频中自动生成）

网友在线，出谋划策

网友表示，太好了，实际上我更喜欢阅读这些帖子，而不是看视频，更容易把握自己的节奏。

还有网友为Karpathy出谋划策：

「感觉很棘手，但使用LangChain可能是可行的。我在想是否可以使用whisper转录，产生有清晰章节的高级大纲，然后对这些章节块并行处理，在整体提纲的上下文中,专注于各自章节块的具体内容（也为每个并行处理的章节生成配图）。然后再通过LLM把所有生成的参考标记，汇编到文章末尾」。

有人为此还写了一个pipeline，而且很快便会开源。

参考资料：

https://x.com/karpathy/status/1760740503614836917?s=20