大神Karpathy從OpenAI離職，原本揚(yáng)言要大休一周。

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但轉(zhuǎn)眼，新項(xiàng)目就已上線GitHub，日增上千星的那種。

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還是熟悉的卡式配方：

74行Python代碼搞定大模型標(biāo)記化（tokenization）中常用的BPE（Byte Pair Encoding）算法，實(shí)現(xiàn)該算法的最小、最干凈代碼版本。

甚至：

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是不是有點(diǎn)快3萬標(biāo)星的nanoGPT內(nèi)味兒了？

這波啊，還真是讓網(wǎng)友們給猜著了：

Time to cook。

畢竟，Karpathy除了前特斯拉AI總監(jiān)、OpenAI創(chuàng)始成員的title，最為網(wǎng)友所熟悉的，就是“AI領(lǐng)域大善人”、“擅長(zhǎng)將復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化的卡老師”這樣的身份了（手動(dòng)狗頭）。

BPE代碼最小化版本

還是具體來看一下，Karpathy老師這次又煮出了一鍋什么樣的飯。

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項(xiàng)目名minbpe已經(jīng)說明一切：BPE算法的最小、最干凈代碼版本。

BPE（字節(jié)對(duì)編碼）是隨著GPT-2而流行起來的標(biāo)記化算法?，F(xiàn)在，包括GPT系列、Llama系列和Mistral在內(nèi)，一眾大模型都用到了這一算法來訓(xùn)練分詞器。

BPE的主要優(yōu)勢(shì)在于：

• 高效：通過合并頻繁出現(xiàn)的字節(jié)對(duì)來逐步構(gòu)建詞匯表，可以有效地減少模型需要處理的詞匯量。
• 靈活：可以將詞匯表外的單詞分解為已知子詞來進(jìn)行處理，有助于模型理解和生成未在訓(xùn)練中出現(xiàn)的單詞。

而在minbpe這個(gè)項(xiàng)目中，Karpathy提供了兩個(gè)Tokenizer（分詞器），它們都可以執(zhí)行分詞器的3個(gè)主要功能：

• 基于特定文本訓(xùn)練詞匯表和合并操作
• 把文本編碼成token
• 把token解碼為文本

具體而言，在basic.py中，minbpe用74行Python代碼，完成了對(duì)直接在文本上運(yùn)行的BPE算法的最簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。

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在regex.py中，minbpe實(shí)現(xiàn)的是一個(gè)正則表達(dá)式分詞器，該分詞器利用正則表達(dá)式進(jìn)一步拆分輸入的文本。

另外，在正則表達(dá)式分詞器的基礎(chǔ)之上，minbpe還在gpt4.py中提供了一個(gè)GPT4Tokenizer，可以準(zhǔn)確在線tiktoken庫(kù)中的GPT-4標(biāo)記化。

注：tiktoken是一種快速BPE分詞器。

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base.py則是一個(gè)基類，包含了訓(xùn)練、編碼和解碼的存根（stubs），提供了保存和加載的功能，并集成了一些常見的輔助工具函數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，開發(fā)者應(yīng)該通過繼承這個(gè)基類來實(shí)現(xiàn)具體的分詞器功能。

Karpathy提到，他在霉霉的維基百科文本上嘗試訓(xùn)練了兩個(gè)主要的分詞器。train.py在他的M1 MacBook上運(yùn)行時(shí)間大概為25秒。

如果你還有什么不清楚的地方，別擔(dān)心，卡老師已經(jīng)計(jì)劃要出視頻了：

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Karpathy出走OpenAI，許多猜測(cè)指向他的“下一篇章”是大語(yǔ)言模型系統(tǒng)（LLM OS）：

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如今正式工作還未揭示，但看樣子Karpathy已經(jīng)拾起了“教學(xué)育人”的副業(yè)，小伙伴們可以蹲起來了。

參考鏈接：https://github.com/karpathy/minbpe/