大家在刚开始接触大模型的时候会不会有一个疑惑，为什么在部署各大厂开发的大模型的时候都需要在创建model类之前先创建一个tokenizer；还有就是从modelscope和huggingface上下载下载的模型权重文件中为什么会包含tokenizer.json\covab.json这样的文件呢？

       其实，创建的tokenizer这个对象就是分词器，而tokenizer.json\covab.json文件就是创建分词器对象的配置文件（包括分词规则定义和词汇表）；那分词器是什么？它是做什么用的呢？接下来我们就一起认识一下分词器工具。

一、介绍

       分词器（Tokenizer）是自然语言处理（NLP）中的一项关键技术，主要用于将文本分割成更小的单元（称为“token”）。这些单元可以是单词、子词、字符甚至单个字。分词器在大语言模型（LLM）中起着至关重要的作用，因为它是将原始文本转换为模型可理解的输入形式的第一步；简单一句话，分词器就是将输入的文本信息进行数字编码，方便机器识别。

二、分词过程

       分词器的核心任务是将一段连续的文本拆分为离散的单元序列。具体过程如下：

1. 预处理：对输入文本进行清理，例如去除标点符号、转小写等。
2. 分词规则匹配：根据预先训练好的词汇表（vocabulary），将文本划分为一系列token。
3. 映射到ID：将每个token映射为一个唯一的整数ID，用于模型的输入。

三、分词器的算法类别

3.1 BPE（Byte Pair Encoding）

1. 核心思想

BPE 是一种无监督的子词分割算法，其核心思想是通过统计字符对的频率，逐步合并高频字符对来生成词汇表。它能够在单词级别和字符级别之间找到一个平衡点，从而有效地处理未知词汇（out-of-vocabulary, OOV）问题。

2. 原理

• 初始化：将文本中的每个单词拆分为单个字符，并在单词末尾添加一个特殊标记（如 </w>）表示单词边界。
• 统计频率：计算所有相邻字符对的出现频率。
• 合并操作：选择频率最高的字符对进行合并，并更新词汇表。
• 迭代：重复上述步骤，直到达到预设的词汇表大小或满足其他终止条件。

3. 示例

假设输入文本为 "low lowest newer newest"：

1. 初始化为字符级序列：['l', 'o', 'w', '</w>', 'l', 'o', 'w', 'e', 's', 't', '</w>', ...]
2. 统计字符对频率，发现 ('l', 'o') 出现最频繁，于是将其合并为 'lo'。
3. 更新词汇表并重新拆分文本，继续迭代。

最终生成的词汇表可能包含：['lo', 'w', 'e', 'st', 'ne', 'r', '</w>']。

4. 优点

• 能够动态扩展词汇表，适应新词汇。
• 在字符和单词之间找到平衡，减少词汇表大小。

5. 缺点

• 对于低频字符对，可能会生成不必要的合并规则。
• 需要手动调整词汇表大小。

3.2 WordPiece

1. 核心思想

WordPiece 是 BPE 的改进版本，广泛应用于 Google 的 BERT 模型中。它的核心思想与 BPE 类似，但引入了“最大化词汇表覆盖率”的优化目标，使得每次合并时优先选择能够覆盖更多数据的字符对。

2. 原理

• 初始化：与 BPE 相同，将文本拆分为字符级序列。
• 统计频率：计算字符对的出现频率。
• 合并操作：选择能够最大化词汇表覆盖率的字符对进行合并。
• 迭代：重复上述步骤，直到达到预设的词汇表大小。

3. 示例

假设输入文本为 "playing plays played playing"：

1. 初始化为字符级序列：['p', 'l', 'a', 'y', '##i', '##n', '##g', '</w>', ...]
2. 统计字符对频率，发现 ('p', 'l') 出现最频繁，且能覆盖更多数据，于是将其合并为 'pl'。
3. 更新词汇表并重新拆分文本，继续迭代。

最终生成的词汇表可能包含：['play', '##ing', '##ed', '</w>']。

4. 优点

• 更加高效地利用词汇表空间。
• 更好地处理未知词汇。

5. 缺点

• 训练过程较复杂，需要额外的优化目标。
• 仍然依赖预定义的词汇表大小。

3.3 SentencePiece

1. 核心思想

SentencePiece 是一种更通用的分词方法，支持跨语言和多语言场景。它的核心思想是将分词任务视为一种无监督学习问题，直接从原始文本中学习子词单元，而无需区分单词边界。

2. 原理

• 无监督学习：基于 BPE 或 Unigram Language Model（ULM）算法，直接从字符级序列中学习子词单元。
• 跨语言支持：不依赖特定语言的单词边界标记（如空格），适用于多种语言混合的场景。
• 训练过程：
  1. 将文本拆分为字符级序列。
  2. 使用 BPE 或 ULM 算法生成子词单元。
  3. 构建统一的词汇表。

3. 优点

• 支持多语言和跨语言场景。
• 不依赖单词边界标记，灵活性更高。
• 适合构建统一的语言模型。

4. 缺点

• 训练时间较长，尤其在多语言场景下。
• 可能会生成较多冗余的子词单元。

3.4 对比总结

特性/算法	BPE	WordPiece	SentencePiece
核心思想	字符对合并	最大化词汇表覆盖率	无监督学习，跨语言支持
应用场景	单语言任务	BERT 等预训练模型	多语言任务
优点	动态扩展词汇表	更高效利用词汇表	支持多语言，灵活性高
缺点	低频字符对可能导致冗余	训练复杂	训练时间长

四、分词器作用 

1. 文本结构化：将非结构化的文本数据转化为结构化的token序列。
2. 降低复杂度：通过将文本分解为较小单元，减少模型处理的难度。
3. 支持多语言：一些高级分词器能够支持多种语言的混合处理。
4. 提升效率：优化模型输入，使其更适合神经网络的计算需求。

五、总结

       最后，我们再用通俗的话总结一下它的流程：

       1）输入语言文本给分词器；

       2）分词器拿到文本信息，根据具体的分词算法（例如：BPE）将文本划分为单个的词元（token）；

       3）根据对应的词汇表将每个词元对应唯一编码（token ID）；

       4）分词器输出这些唯一编码给Embeding词嵌入模型；（到这里分词器的输入任务就完成了）

       5）词嵌入模型将token ID映射到固定维度的语义空间，生成语义特征张量；

       6）将语义特征张量添加位置索引等信息后送入transformer模块进行推理；

       7）大模型推理输出预测token的概率分布，反向映射回token ID；

       8）根据词汇表找到token ID对应的词元；

       9）根据词分割算法规则进行词元拼接，返回输出的语言文本；（到这里分词器的输出任务就完成了，整个一轮推理也就结束了）