Sebastian Raschka, PhD(个人博客) · Sebastian Raschka
Implementing A Byte Pair Encoding (BPE) Tokenizer From Scratch
Implementing A Byte Pair Encoding (BPE) Tokenizer From Scratch是Sebastian Raschka, PhD(个人博客)的免费文章(en)。前置条件:会基础 Python(类、字典、列表、循环);了解文本如何编码成字节会更顺畅。
理解并亲手实现 BPE 分词算法:从字节到词表的合并过程、GPT 风格 merge 规则、编码与解码,以及与 tiktoken 接口对齐的简单实现。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
选择学习环境
按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。
本机动手
按文章顺序先理解字节与词表概念,再手工推演小例子,最后写出可训练、可编码解码的 BPE 类。
可运行 Python 的环境;如对照 tiktoken 结果需安装 tiktoken(README 中作为示例使用)。
准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
- 浏览器 阅读教程正文
- Python 3运行文中的示例代码与 BPETokenizerSimple 实现
- Jupyter Notebook 或编辑器选用交互式执行并记录代码
- tiktoken选用加载 GPT-2 编码器,对照自己实现的编码结果
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「Implementing A Byte Pair Encoding (BPE) Tokenizer From Scratch」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://sebastianraschka.com/blog/2025/bpe-from-scratch.html 我的系统:Linux。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:Linux:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:用一两个小语料训练自己的分词器,调整词表大小观察合并次数与 token 数量的变化,并与 tiktoken 的 GPT-2 结果对照。 课节(官方顺序): 1. Implementing A Byte Pair Encoding (BPE) Tokenizer From Scratch:https://sebastianraschka.com/blog/2025/bpe-from-scratch.html 1. 环境 - Python 3 - 可选:jupyter 或 VS Code - 可选:pip install tiktoken - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程页面:只记录链接 https://sebastianraschka.com/blog/2025/bpe-from-scratch.html 3. 目录(最外层放在我确认的位置) bpe-tokenizer-from-scratch-raschka/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-implementing-a-byte-pair-encoding/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。 - python -c "print(list(bytearray('This is some text','utf-8')))" → 打印 17 个整数,首项为 84。 - python -c "import tiktoken;print(tiktoken.get_encoding('gpt2').encode('This is some text'))" → 输出 [1212, 318, 617, 2420]。 - 运行自己的 decode(encode("This is some text")) → 输出与原文本完全一致。 - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
bpe-tokenizer-from-scratch-raschka/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-implementing-a-byte-pair-encoding/
常见问题
免费吗?
免费:节选里可直接读到正文讲解、示例代码与步骤,未出现付费墙或登录拦截。实践无额外费用:实现与示例均在本机 Python 运行,未提及需要付费云服务、API 或 GPU。
需要什么基础?
会基础 Python(类、字典、列表、循环);了解文本如何编码成字节会更顺畅。软件、账号与硬件:可运行 Python 的环境;如对照 tiktoken 结果需安装 tiktoken(README 中作为示例使用)。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://sebastianraschka.com/blog/2025/bpe-from-scratch.html。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-26原站首次发布 2025-01-17
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
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