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纯Python实现！更纯粹、更高压缩率的Tokenizer

作者：知新_RL | 2024-04-03 08:17:53

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tokenizer python

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林

单位 | 科学空间

研究方向 | NLP、神经网络

目前在 LLM 中最流行的 Tokenizer（分词器）应该是 Google 的 SentencePiece [1] 了，因为它符合 Tokenizer 的一些理想特性，比如语言无关、数据驱动等，并且由于它是 C++ 写的，所以 Tokenize（分词）的速度很快，非常适合追求效率的场景。然而，它也有一些明显的缺点，比如训练速度慢（BPE 算法）、占用内存大等，同时也正因为它是 C++ 写的，对于多数用户来说它就是黑箱，也不方便研究和二次开发。

事实上，Tokenizer的训练就相当于以往的“新词发现”，而笔者之前也写过中文分词和最小熵系列文章，对新词发现也有一定的积累，所以很早之前就有自己写一版 Tokenizer 的想法。这几天总算腾出了时间初步完成了这件事情，东施效颦 SentencePiece，命名为“BytePiece”。

Github:

https://github.com/bojone/bytepiece

理想特性

既然要重写 Tokenizer，那么我们就要思考一个理想的 Tokenizer 应该是怎样的，这样才能判断最终是否达到了预期。照笔者看来，Tokenizer 至少应该具备如下基本特性：

1. 无损重构：分词结果应该可以无损还原为输入；

2. 高压缩率：词表大小相同时，同一批数据的 tokens 数应该尽可能少；

3. 语言无关：基于统计，训练和分词过程都不应引入语言特性；

4. 数据驱动：可以直接基于原始语料进行无监督训练；

5. 训练友好：能够在合理的时间和配置上完成训练过程。

最后，还有一些加分项，比如分词速度快、代码易读、方便二次拓展等，这些满足自然最好，但笔者认为可以不列入基本特性里边。

对于笔者来说，SentencePiece 最大的槽点就是“无损重构”和“训练友好”。首先，SentencePiece 默认会进行 NFKC normalization [2]，这会导致“全角逗号转半角逗号”等不可逆变化，所以默认情况下它连“无损重构”都不满足，所以很长时间里它都不在笔者的候选名单中，直到后来发现，在训练时添加参数 --normalization_rule_name=identity 就可以让它不做任何转换。所以 SentencePiece 算是支持无损重构，只不过要特别设置。

至于训练方面，就更让人抓狂了。SentencePiece 支持 BPE 和 Unigram 两种主流算法，Unigram 训练速度尚可，但压缩率会稍低一些，BPE 的压缩率更高，但是训练速度要比 Unigram 慢上一个数量级！而且不管是 BPE 还是 Unigram，训练过程都极费内存。总而言之，用较大的语料去训练一个 SentencePiece 模型真不是一种好的体验。

模型构思

一个新 Tokenizer 的构建，可以分解为三个部分：1）基本单元；2）分词算法；3）训练算法。确定这三个部分后，剩下的就只是编程技巧问题了。下面逐一介绍 BytePiece 对这些问题的思考。

2.1 基本单元

我们知道，Python3 的默认字符串类型是 Unicode，如果以 Unicode 为基本单位，我们称之为 Char-based。Char-based 很直观方便，汉字表现为长度为 1 的单个字符，但不同语言的 Char 实在太多，即便只是覆盖单字都需要消耗非常大的 vocab_size，更不用说引入 Word。所以 BytePiece 跟主流的 Tokenizer 一样，以 Byte 为基本单位。

回到 Byte 之后，很多问题都“豁然开朗”了。因为不同的单 Byte 只有 256 个，所以只要词表里包含了这 256 个单 Byte，那么就可以杜绝 OOV（Out of Vocabulary），这是它显而易见的好处。此外，我们知道汉字的平均信息熵要比英文字母的平均信息熵要大，如果我们选择 Char-based，那么虽然每个 Char 表面看起来长度都是 1，但“内在”的颗粒度不一样，这会导致统计结果有所偏置。

相比之下，每个 Byte 的信息熵则更加均匀【比如，大部分汉字的 UTF-8 编码对应 3 个 Byte，而汉字的平均信息熵正好是英文字母（对应一个 Byte）的 2～3 倍左右】，因此用 Byte 的统计结果会更加无偏，这将会使得模型更加“语言无关”。

在 Byte-based 方面，BytePiece 比 SentencePiece 更彻底，SentencePiece 是先以 Char-based 进行处理，然后遇到 OOV 再以 Byte-based 处理，BytePiece 则是在一开始就将文本通过 text.encode() 转为 Bytes，然后才进行后续操作，相比之下更加纯粹。

2.2 分词算法

基于词典进行分词的算法无非就那几种，比如最大匹配、最短路径、最大概率路径等，有兴趣追溯的读者，可以参考 Matrix67 之前写的《漫话中文自动分词和语义识别（上）：中文分词算法》[3]。

跟 jieba 等中文分词工具一样，BytePiece 选择的是最大概率路径分词，也称“一元文法模型”，即 Unigram。选择 Unigram 有两方面的考虑。第一，Unigram 的最大概率换言之就是最大似然，而 LLM 的训练目标也是最大似然，两者更加一致；第二，从压缩的角度看，最大概率实际上就是最短编码长度（也叫最小描述长度），是压缩率最大化的体现，这也跟“压缩就是智能”的信仰一致。

当然，既然有“一元文法模型”，自然也有更复杂的“二元文法模型”、“三元文法模型”等，但它们的复杂度增加远大于它能带来的收益，所以我们通常不考虑这些高阶模型。

2.3 训练算法

之所以先讨论分词算法在讨论训练算法，是因为只有分词算法确定下来后，才能确定训练的优化目标，从而研究对应的训练算法。

开头就提到，Tokenizer 的训练本质上就是以往的“新词发现”，而笔者之前也提了好几种新词发现算法，如《基于切分的新词发现》[4]、《基于语言模型的无监督分词》[5]、《更好的新词发现算法》[6]。现在看来，跟 Unigram 分词算法最契合、最有潜力的，应该是《基于语言模型的无监督分词》[5]，BytePiece 的训练就是基于它实现的，这里称之为 Byte-based N-gram Language Model（BNLM）。

具体来说，对于 Unigram 分词，如果一个长度为 l 的字节串，最优分词结果为，那么概率乘积应该是所有切分中最大的。设的长度分别为，那么根据条件分解公式：

这里。只考虑 n-gram 模型，将的统一用近似，那么 Unigram 分词就转化为一个字（节）标注问题，而 Tokenizer 的训练则转化为 n-gram 语言模型的训练（推荐 n=6），可以直接无监督完成。更详细的介绍请读者移步原文《基于语言模型的无监督分词》[5]。

代码实现

原理确定之后，剩下的就是枯燥的开发工作了。幸不辱命，勉强写出了一套可用的代码：

Github:

https://github.com/bojone/bytepiece

代码很简单，单文件，里边就 Trainer 和 Tokenizer 两个类，分别对应分词两部分。分词借助 pyahocorasick [7] 来构建 AC 自动机来稍微提了一下速，能凑合用，但还是会比 SentencePiece 慢不少，毕竟速度方面纯 Python 跟 C++ 确实没法比。

训练则分为四个主要步骤：1）n-gram 计数；2）n-gram 剪枝；3）预分词；4）预分词结果剪枝。其中 1、3、4 都是计算密集型，并且都是可并行的，所以编写了相应的多进程实现。在开足够多的进程（笔者开了 64 进程，每个进程的使用率基本上都是满的）下，训练速度能媲美 SentencePiece 的 Unigram 训练速度。

这里特别要提一下结果剪枝方面。剪枝最基本的依据自然是频数和 vocab_size，但这还不够，因为有时候会出现（指两个词拼接）且三个词都在词表中，这种情况下这个词永远不会切分出来，所以将它放在词表中是纯粹浪费空间的，因此剪枝过程也包含了这类结果的排除。

效果测试

到了大家喜闻乐见的测试环节，是骡子是马总要拉出来遛遛。首先做个小规模的测试，从悟道之前开源的数据集里边随机采样 10 万条作为训练集（导出来的文件大概 330MB），然后另外采样 1 千作为测试集，训练一个 vocab_size=50k 的词表，结果对比如下：

解释一下，这里 SP-BPE、SP-Unigram 分别指 SentencePiece 的 model_type 设为 BPE 和 Unigram，训练代码分别是：


spm.SentencePieceTrainer.train('--input=wudao.txt --model_prefix=wudao_m --vocab_size=50000 --model_type=bpe --train_extremely_large_corpus=true --normalization_rule_name=identity')
 
spm.SentencePieceTrainer.train('--input=wudao.txt --model_prefix=wudao_m2 --vocab_size=50000 --model_type=unigram --train_extremely_large_corpus=true --normalization_rule_name=identity')

压缩率的单位是“bytes/token”，即平均每个 token 对应的字节数。可见，BytePiece能够在训练时间和内存都比较折中的情况下，获得最大的压缩率。

接下来进行一个更大规模的测试。从中英比例大致为 3:5 的混合语料库中，抽取出 10 万条样本训练 vocab_size=100k 的 Tokenizer。这个语料库的文本都比较长，所以这时候 10 万条导出来的文件已经 13GB 了，测试集包含两部分，一部分是同样的语料库中采样出 1000 条（即同源），另一部分是刚才采样出来的 1000 条悟道数据集（代表不同源）。结果如下：

不管是训练时间、内存还是压缩率，看起来训练数据量越大，BytePiece 越有优势！

未完待续

就目前的结果看来，BytePiece 在训练方面是有一定优势的，分词效果也尚可，不过吃了纯 Python 的亏，分词速度只有 SentencePiece 的 1/10 左右，这是未来的一个优化方向之一，期待有 C/C++ 大牛能参与进来，帮助提升 BytePiece 的分词速度。

实际上，如果采用随机采样、动态剪枝等技术，BytePiece 的训练速度和内存都还可以进一步优化。目前 BytePiece 为了保证结果的确定性，直到所有结果都统计完毕才进行剪枝，这样不管是单进程还是多进程，都能保证结果的一致性。如果随机打乱输入，并且定时进行剪枝，那么可以进一步控制内存的占用量，同时还能加快统计速度，并且可以预期对最终效果的影响也不大。这部分工作，也在后面根据用户体验进一步引入。

除了以上这些，BytePiece 细节之处还有不少需要完善的地方，以及可能还有未发现的错漏之处，敬请大家海涵且反馈。

文章小结

本文介绍了笔者自行开发的 Tokenizer——BytePiece，它是 Byte-based 的 Unigram 分词器，纯 Python 实现，更加易读和易拓展。由于采用了新的训练算法，所以压缩率通常比现有 tokenizer 更高，同时支持多进程加速训练。此外，它直接操作文本的 utf-8 bytes，几乎不进行任何的预处理，所以更加纯粹和语言无关。