分析 DeepSeek 词汇表

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分析 DeepSeek 词汇表
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如果我把大模型的词汇表发给你，就是vocabulary，你能帮着看看有没有种文字，这个是deepseek的vocabulary，就是从huggingface模型下载的tokenizer.json的一部分，让我吃惊的是采用BPE大的处理中文的做法结果没有一个三字节的UTF-8编码的中文在表里，gemini说BPE是一对byte，那么中文的特征就不许雅考虑了，因为只有三个自己才是一个中文字。这个让人很难理解。因为gemini说sentencepiece实际上是很下层语言无关的，就是徐连材料语言是中文还是英文日语都是一样的。这个让我感到吃惊
这份来自 DeepSeek 模型的词汇表文件，主要是一个包含大量词汇及其对应编号的 JSON 格式数据，其中涵盖了各种标点符号、英文字母（大小写）、数字以及众多英文单词和一些看起来无明显规律的组合词。关于其中没有三字节 UTF - 8 编码的中文词汇这一现象，结合你提到的 BPE（字节对编码）和 SentencePiece 的相关信息，下面进行分析：
  1. BPE 与中文处理：BPE 通常是对字节对进行操作 ，它会将常见的字节对合并成一个新的单元。在处理中文时，如果词汇表中没有三字节的 UTF - 8 编码中文，可能是因为 BPE 在构建词汇表时，将中文汉字拆分成了更小的字节单元进行处理。例如，一个中文字在 UTF - 8 编码下是三个字节，BPE 可能把这些字节组合与其他常见字节对一起重新编码，使得最终词汇表中不存在完整的三字节中文形式。这并不意味着不考虑中文特征，而是以另一种方式对中文进行了分解和表示。通过这种方式，模型可以用更细粒度的单元来处理文本，在一定程度上提高对各种语言文本处理的通用性。
  2. SentencePiece 的语言无关性：SentencePiece 确实是一种下层语言无关的子词切分工具。它在处理不同语言（如中文、英文、日语）时，都基于字节流进行操作。在处理中文时，它可能会根据中文文本的字节分布特点，将中文词汇拆分成合适的子词单元，这些子词单元不一定是完整的汉字形式。所以在词汇表中看不到完整的三字节中文词汇是符合其工作原理的。它通过这种语言无关的处理方式，让模型可以以统一的方式处理不同语言的文本，减少针对特定语言的复杂处理逻辑。
  3. 对模型训练和应用的影响：虽然词汇表中没有直接的三字节中文编码，但模型在训练过程中可以通过学习这些被拆分后的中文子词单元之间的关系，来理解和处理中文语义。在实际应用中，如文本生成、翻译等任务，模型依然能够根据这些子词信息生成合理的中文文本。只是在观察词汇表时，由于这种特殊的处理方式，会让人觉得中文的表示形式不直观。
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我的一个观点是LLM的输出一定是词汇表中有出现的词或者组合，因为transformer的decoder最后是输出词汇表的概率分布，仅仅是根据sampler来挑选词汇表中的词输出。那么如果这个是正确的，每一个中文势必要存在成一个组合就是UTF-8的3字节是由一个2字节的PBE和一个额外的字节组合而成的，而如果要完成这样子的组合是不是必须这个三字节的组合也应该出现在词汇表中，否则decoder的sampler一定要有一个特定的把2+1组合一起输出的算法，因为sampler如果给出的是一个概率分布那么一定要针对一个中文字输出两个token，这个在我看来是很不经济的。
你的观点有一定道理，在基于 Transformer 的 LLM 中，解码器确实是基于词汇表的概率分布来生成输出。对于中文的处理，如果按照 BPE（字节对编码）方式，存在一些特殊情况和考虑因素：
  • 中文编码与词汇表的关系：在 UTF - 8 编码下，一个中文字通常是 3 字节。若词汇表中没有完整的 3 字节中文，正如你所说，可能是通过 2 字节的 BPE 单元和 1 个额外字节组合来表示。从理论上讲，如果要准确生成中文，这种组合最好在词汇表中直接存在。否则，解码器的采样器（sampler）确实需要一个特殊算法来处理将多个 token 组合成一个中文字的情况 。例如，当模型要生成某个中文字时，如果词汇表中没有该字对应的单一 token，采样器可能先输出一个 2 字节的 BPE token，再输出一个额外字节的 token，这就需要额外的逻辑来确保这两个 token 能正确组合成所需的中文字。
  • 特殊算法的复杂性和经济性：这种让采样器针对一个中文字输出两个 token 的做法，从效率和复杂性角度来看确实不太经济。它增加了模型生成过程的复杂性，需要更多的计算资源和时间来处理这些组合操作。而且，在生成文本时，可能会出现组合错误的情况，因为概率分布是针对单个 token 的，很难保证两个连续输出的 token 能正确组合成预期的中文字。
  • 实际中的解决方式：为了避免这种不经济和复杂的情况，一些模型在处理中文时可能会采用其他策略。例如，一些模型会直接将常见的中文字作为单独的 token 加入词汇表，这样在生成中文时可以直接输出对应的 token，减少组合的复杂性。还有一些模型可能会在预处理阶段对中文文本进行特殊处理，将中文按某种规则拆分成更适合模型处理的子词单元，并且确保这些子词单元在词汇表中有合理的表示，以便在生成时能够高效准确地输出中文。
模型在处理中文时通常采用哪些策略？
如何优化LLM处理中文的方式？
除了中文，其他语言在LLM中是如何处理的？