LLMs模型通过分词（Tokenization）理解和生成文本。BPE（Byte Pair Encoding）分词器将单词拆分为更小的单元，有效控制词汇量，处理新词并捕捉词义。picoGPT项目中的encoder.py展示了BPE的核心原理，帮助理解GPT如何将语言转换为机器可处理的数字序列。

本文探讨了固定子词分词器在非英语语言中的效率问题，提出了一种基于输入文本动态确定分词边界的方法，并引入了受BPE启发的子词合并算法，以提升推理速度和多语言公平性。

本研究分析了现有子词分词方法在蛋白质序列处理中的不足，比较了BPE、WordPiece和SentencePiece，发现它们在表示和域边界保持方面存在显著差异，传统方法需改进以更好适应蛋白质特征。

本研究通过字节对编码（BPE）合并分组方法，解决了低计算环境下语言模型的内存消耗问题，内存使用减少了3.4倍，性能与GPT-Neo和GPT-2相当。

本研究探讨了形态学类型学对分词和语言建模性能的影响，发现合成语言在BPE分词中表现更佳，揭示了二者之间的相关性。

本文讨论了分词在神经语言模型中的重要性，提出了一种有限状态传导框架，可以有效编码所有可能的分词方案。研究表明，常用的分词方法如BPE和WordPiece可以融入该框架，实现更精准的生成模式匹配，为未来模型输出提供新的约束方法。

Facebook AI在WAT 2019的缅甸语-英语翻译任务中使用基于BPE的transformer模型，通过自训练、回译和集成等方法提高了系统的泛化能力，排名第一。

本研究考察了不同的分词策略和词汇量对阿拉伯语言模型在自然语言处理任务中的影响。结果显示，Farasa的字节对编码在多个任务中表现优于其他策略，而词汇量对模型性能的影响有限。建议改进分词策略以解决方言挑战，并扩大数据集以涵盖丰富的基于方言的阿拉伯语言。

本研究探究了分词策略和词汇量对阿拉伯语言模型在自然语言处理任务中的影响。结果显示Farasa的字节对编码在多个任务中表现优秀，但在情感分析中存在方言特定的问题。词汇量对模型性能的影响有限，挑战了既有信念。建议改进分词策略以解决方言挑战，并扩大数据集以涵盖丰富的基于方言的阿拉伯语言。这项研究为阿拉伯语言模型的发展奠定了基础。

通过广泛实验，研究发现较少的令牌并不会提高下游性能，对有效的标记化原因产生怀疑。评估了标记化的三个阶段的设计决策，强调了预标记化和使用BPE进行初始化词汇构建的好处。

本文总结了文本分词方法，包括简单的空格分割、字符分割和子词分词器。子词分词器如BPE、字节级BPE、WordPiece和Unigram，能够有效缩小词表并学习有意义的表示，适用于多种语言文本。