Tokenizer

• 算法
  • BPE - Byte Pair Encoding - 基于频率合并、自底向上 - BP 数据压缩算法
    • Byte Level
      • 能处理任意数据，不会出现 [UNK]
    • Character Level
    • Word Level
    • e.g. gpt2, llama
  • WordPiece - 基于概率合并、自底向上
    • e.g. bert
    • arXiv:1609.08144
  • Unigram - 基于概率剪枝、自顶向下
    • e.g. T5, ALBERT
• digram coding / Byte-pair encoding / BPE tokeniser
• SentencePiece
  • Apache-2.0, C++
  • 支持 BPE, unigram, char, word
• openai/tiktoken
  • pypi tiktoken
  • 定义的模型 openai/tiktoken/tiktoken_ext/openai_public.py
• huggingface/tokenizers
  • Apache-2.0, Rust
  • Go binding daulet/tokenizers
  • Proposal: Add Golang Bindings for tokenizers huggingface/tokenizers#1751
• rsennrich/subword-nmt
  • Unsupervised Word Segmentation for Neural Machine Translation and Text Generation
  • Subword Neural Machine Translation
• dqbd/tiktoken
  • JS port and JS/WASM bindings for openai/tiktoken
  • dqbd/tiktoken/tiktoken/model_to_encoding.json
  • dqbd/tiktoken/tiktoken/registry.json
  • Online tiktokenizer.vercel.app
    • dqbd/tiktokenizer
      • Online playground
  • tiktokenizer.vercel.app/hf/Qwen/Qwen2.5-72B/tokenizer.json
    • HF:Qwen/Qwen2.5-72B
• zurawiki/tiktoken-rs
  • MIT, Rust
  • crates.io/crates/tiktoken-rs
• Typescript/JS/Wasm
  • niieani/gpt-tokenizer
  • anthropics/anthropic-tokenizer-typescript
    • < Claude 3
• Golang
  • tiktoken-go/tokenizer
    • MIT, Go
  • pkoukk/tiktoken-go
    • MIT, Go
• platform.openai.com/tokenizer

ChatGPT 特殊 Token

<|endoftext|>
<|endofprompt|>
<|eos|>
<|pad|>
<|bos|>
<|eol|>
<|math|>
<|doc|>

<|im_start|>
<|im_end|>
<|im_sep|>

<|fim_prefix|>
<|fim_middle|>
<|fim_suffix|>

• add_special_tokens
  • 序列标记
  • 对话标记
  • 功能标记

• o200k_harmony
  • vocabe 201088
  • 在 c200k_base 上增加了额外的特殊 token

SentencePiece

• spm_encode
• spm_decode
• spm_normalize
• spm_train
• spm_export_vocab

pip install sentencepiece

依赖包sentencepiece

Multi Model

• Gemini
  • 1 token ≈ 4 字符
  • 100 tokens ≈ 60-80 单词
  • 多模态 (Multimodal):
    • 音频 (Audio): 固定速率 32 tokens/s
    • 视频 (Video): 固定速率 263 tokens/s
    • 图像 (Image):
      • 边长均 ≤ 384px: 消耗 258 tokens
      • 超过 384px: 图像会被切分为 768x768 的网格分片 (Tiles)，每个分片消耗 258 tokens
• Qwen2.5-VL
  • 动态分辨率: 不强制缩放到固定正方形，保留原始比例
  • 计算公式: $\text{Tokens} = \lceil H/28 \rceil \times \lceil W/28 \rceil + 2$
    • 底层 Patch 为 14x14，经过 2x2 合并（Pooling）后，每个 Token 对应 28x28像素 的区域
    • 额外 +2 是因为包含 <|vision_start|> 和 <|vision_end|>
• Qwen 3.5
  • 原生多模态 (Native Multimodal): 采用早期融合（Early Fusion）架构，文本与视觉 Token 在同一空间处理。
  • Token 消耗:
    • 依然遵循 动态分辨率 逻辑，通常按 28x28 像素/Token 比例转换（继承 2.5-VL 的高效表征）。
    • 视频处理通过时间轴切片，每秒视频转换的 Token 数与帧率及分辨率挂钩。

• ai.google.dev/gemini-api/docs/tokens

FAQ

tokenizer.json vs vocab.json

• vocab.json + merges.txt

tokenizer = Tokenizer.from_file("byte-level-bpe.tokenizer.json)
# 会保存为 merges.txt+vocab.json
tokenizer.model.save('tokenizer')