文本在进入大语言模型之前，必须先通过 分词（Tokenization） 转换成 token 序列。很多人会问：既然文本本身就是字符或单词，为什么不直接用 字符（character） 或 单词（word） 作为模型输入？这正是子词分词算法（如 BPE）要解决的问题。

---

一、为什么不能直接用“字符”作为输入单位

如果使用 字符级（Character-level） 分词，每个字母或汉字都是一个 token。

例如：

Transformer

字符级表示：

T r a n s f o r m e r

存在的问题

1. 序列长度会非常长

字符粒度太细，一句话会被拆成很多 token，例如：

Deep learning models are powerful

字符级 token 可能是：

D e e p _ l e a r n i n g _ m o d e l s ...

序列长度会 增长数倍。

而 Transformer 的计算复杂度与序列长度平方相关：

O(n^2)

序列越长，计算成本越高。

---

2. 语义表达能力弱

字符本身几乎没有语义。

例如：

c a t

模型需要通过很多层网络才能理解它是一个单词 cat。

这会让训练变得更困难。

---

二、为什么不能直接用“单词”作为输入单位

另一种直觉是使用 词级（Word-level） 分词。

例如：

Deep learning models are powerful

token：

Deep | learning | models | are | powerful

看起来更合理，但也有严重问题。

---

1 词表规模会非常巨大

自然语言的词汇量非常大。

例如英语：

run
runs
running
runner

如果全部作为独立词汇，词表可能达到：

数百万甚至上千万

这会导致：

• embedding矩阵巨大
• 训练成本增加

---

2 OOV（未登录词）问题

如果词表中没有某个词：

ChatGPT
blockchain
microservice

模型就无法处理。

传统方法只能用：

<UNK>

代替。

这样语义信息会丢失。

---

三、BPE（Byte Pair Encoding）解决了什么问题

BPE 是一种 子词（Subword）分词算法。

它的核心思想是：

通过统计文本中最常见的字符组合，不断合并字符，逐渐形成子词单位。

这样可以在 字符和单词之间找到一个平衡粒度。

---

四、BPE 的基本过程

假设语料只有这些单词：

low
lower
newest
widest

初始状态：全部拆成字符

l o w
l o w e r
n e w e s t
w i d e s t

---

第一步：统计最常见的字符对

例如：

e s

出现最多。

合并：

es

---

第二步：继续统计

可能出现：

lo

再合并。

不断重复这个过程。

---

最终可能得到：

low
er
new
est
wide

这些就是 子词 token。

---

五、BPE 的优点

1 词表规模可控

通常：

30k – 100k token

既不会太大，也不会太小。

---

2 可以处理未登录词

即使遇到新词：

microservice

也可以拆成：

micro + service

或者：

micro + serv + ice

模型仍然可以理解。

---

3 序列长度适中

相比字符：

token数量减少

相比单词：

语义更灵活

---

4 能捕捉词内部结构

例如：

unhappy

可以拆成：

un + happy

模型可以学习：

un = 否定前缀

---

六、总结

为什么不用字符或单词作为输入单位：

方法	问题
字符级	序列太长、语义弱
单词级	词表巨大、OOV问题

BPE 的作用是：

在字符和单词之间找到一个合适的子词粒度。

优势：

• 控制词表规模
• 避免未登录词问题
• 减少序列长度
• 保留一定语义信息

因此 BPE 以及类似的子词分词算法（如 WordPiece、SentencePiece）成为大语言模型的标准分词方案。