BPE - Definition by AcronymFinder,Business Directories,Company Directories

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理解NLP最重要的编码方式 — Byte Pair Encoding (BPE)，这一篇就够了 - 知乎
在machine learning，尤其是NLP的算法面试时，Byte Pair Encoding (BPE) 的概念几乎成了一道必问的题，然而尴尬的是，很多人用过，却未必十分清楚它的概念（调包大法好）。本文将由浅入深地介绍BPE算法背后的思想和逻辑，并提供简单的实例帮助深化理解，have fun!
Byte-pair encoding - Wikipedia
In computing, byte-pair encoding (BPE), [1][2] or digram coding, [3] is an algorithm, first described in 1994 by Philip Gage, for encoding strings of text into smaller strings by creating and using a translation table [4]
BPE（字节对编码）：原理、流程与应用详解 - 博客园
BPE（Byte Pair Encoding，字节对编码）是一种子词级（Subword-level）分词算法，核心思想是通过迭代合并高频出现的字符或子词对，生成更高效的词汇表，平衡 “词汇表大小” 与 “语义表达精度”。
BPE tokenization 算法 - Hugging Face LLM Course
字节对编码（BPE）最初被开发为一种压缩文本的算法，然后在预训练 GPT 模型时被 OpenAI 用于 tokenization。许多 Transformer 模型都使用它，包括 GPT、GPT-2、RoBERTa、BART 和 DeBERTa。
BPE 算法原理及使用指南【深入浅出】-CSDN博客
本文详细介绍了BPE（Byte Pair Encoding）分词算法的工作原理及其在自然语言处理中的应用，对比传统分词方法，BPE能有效解决OOV问题，并提供了一种平衡词典大小与编码步骤数的方法。
大模型标记器 Tokenizer之Byte Pair Encoding (BPE) 算法详解与示例
Byte Pair Encoding（BPE）是一种用于自然语言处理中的词汇编码技术，尤其在机器翻译领域中被广泛使用。 BPE算法通过迭代合并训练语料中出现的字符对来构建词汇表，从而减少词汇表的大小并保持语言的连贯性。
BPE算法 - KurongBlog
Byte-Pair Encoding (BPE) 是一种常用于自然语言处理（NLP）的分词算法。 BPE最初是一种数据压缩算法，由Philip Gage在1994年提出。
字节对编码（Byte-Pair Encoding）分词 - Hugging Face LLM 课程 - Hugging Face 文档
字节对编码（BPE）最初是作为一种文本压缩算法开发的，后来 OpenAI 在预训练 GPT 模型时将其用于分词。它被许多 Transformer 模型使用，包括 GPT、GPT-2、RoBERTa、BART 和 DeBERTa。