GPT使用Byte-level BPE tokenizer如何保证在解码的时候序列形成完整的文字？
2023-05-17 阅读 53
Byte-level BPE tokenizer是一种基于字节级别的分词方法，它将文本分成多个子词，以便于模型处理。在GPT中，使用Byte-level BPE tokenizer对输入进行编码，以便于模型训练。在解码的时候，模型会根据已经学习到的规律，将编码后的序列转换为完整的文字。
具体来说，Byte-level BPE tokenizer将文本分成多个子词时，会保留完整的单词，并将单词拆分成多个子词。因此，在解码的时候，模型可以根据已经学习到的规律，将这些子词组合成完整的单词，并最终组合成完整的句子。
此外，GPT还使用了一些技巧来保证解码的时候序列形成完整的文字，例如在解码过程中使用beam search算法，以及使用特殊的起始和结束标记来标识句子的开始和结束。这些技巧可以帮助模型更好地理解文本，并生成更准确的输出。
更新于 2023年05月23日
