離職OpenAI的技術大神karpathy，終于上線了2小時的AI大課。

——「讓我們構建GPT Tokenizer（分詞器）」。

其實，早在新課推出兩天前，karpathy在更新的GitHub項目中，就預告了這件事。

這個項目是minbpe——專為LLM分詞中常用的BPE（字節對編碼）算法創建最少、干凈以及教育性的代碼。

目前，GitHub已經狂攬6.1k星，442個fork。

項目地址：https://github.com/karpathy/minbpe

網友：2小時課程含金量，相當于大學4年

不得不說，karpathy新課發布依然吸引了業內一大波學者的關注。

他總是可以把相當復雜的LLM概念，用非常好理解的方式講出來。

有網友直接取消了晚上的約會，去上課了。

與karpathy的約會之夜。

AI機器學習研究員Sebastian Raschka表示，「我喜歡從頭開始的實現，我真的很期待看到這個視頻」！

英偉達高級科學家Jim Fan表示，「Andrej的大腦是一個大模型，它能將復雜的事物標記化為簡單的token，讓我們小型思維語言模型可以理解。

還有UCSC的助理教授Xin Eric Wang表示，「就個人而言，我非常欣賞他多年前發表的關于RL的文章：http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/，這篇文章幫助我進入了RL領域」。

還有人直言這兩個小時課程的含金量，堪比4年制大學學位。

「Andrej是最好的AI老師」。

為什么是分詞器？

為什么要講分詞器？以及分詞器為什么這么重要？

正如karpathy所言，分詞器（Tokenizer）是大模型pipeline中一個完全獨立的階段。

它們有自己的訓練集、算法（字節對編碼BPE），并在訓練后實現兩個功能：從字符串編碼到token，以及從token解碼回字符串。

另外，大模型中許多怪異行為和問題，其實都可以追溯到分詞器。

就比如：

- 為什么LLM拼不出單詞？

- 為什么LLM無法完成超級簡單的字符串處理任務，比如反轉字符串？

- 為什么LLM不擅長非英語語言方面的任務?

- 為什么LLM不擅長簡單算術？

- 為什么GPT-2在用Python編碼時遇到了超出必要的麻煩？

- 為什么LLM在看到字符串<lendoftextl>時突然停止？

- 為什么大模型實際上并不是端到端的語言建模

......

視頻中，他將討論許多這樣的問題。討論為什么分詞器是錯誤的，以及為什么有人理想地找到一種方法來完全刪除這個階段。

兩小時大課走起

在本講座中，他將從頭開始構建OpenAI GPT系列中使用的Tokenizer。

根據YouTube課程章節介紹，一共有20多個part。

其中包括引言介紹、字節對編碼 (BPE) 算法演練、分詞器/LLM 圖：這是一個完全獨立的階段、minbpe練習時間！編寫自己的GPT-4分詞器等等。

從講解到習題演練貫穿了全部課程。

以下是從演講內容中總結的部分要點。

在視頻結尾，Karpathy重新回顧了LLM分詞器帶來的怪異問題。

首先，為什么LLM又時拼不正確詞，或者做不了其他與拼寫相關的任務？

從根本上說，這是因為我們看到這些字符被分割成了一個個token，其中有些token實際上相當長。

因此，我懷疑這個單個token中塞進了太多的字符，而且我懷疑該模型在與拼寫這個單個token相關的任務方面應該不是很擅長。

當然，我的提示是故意這樣做的，你可以看到默認風格將是一個單一的token，所以這就是模型所看到的。

事實上，分詞器不知道有多少個字母。

那么，為什么大模型在非英語任務中的表現更差？

這不僅是因為LLM在訓練模型參數時，看到的非英語數據較少，還因為分詞器沒有在非英語數據上得到充分的訓練。

就比如，這里「hello how are you」是5個token，而它的翻譯是15個token，相當與原始的3倍大。

「?????」在韓語中代表著「你好」，但最終只有3個token。

事實上，我對此感到有點驚訝，因為這是一個非常常見的短語，只是典型的問候語，如你好，最終是三個token。

而英語中的「你好」是一個單一的token。這是我認為LLM在非英語任務中表現差的原因之一便是分詞器。

另外，為什么LLM會在簡單的算術上栽跟頭，也是與數字的token有關。

比如一個類似于字符級別的算法來進行加法，我們先會把一加起來，然后把十加起來，再把百加起來。

你必須參考這些數字的特定部分，但這些數字的表示完全是任意的，主要是基于在分詞過程中發生的合并或不合并。

你可以看看，它是一個單一的token，還是2個token，即1-3、2-2、3-1的組合。

因此，所有不同的數字，都是不同的組合。

不幸的是，有時我們會看到所有四位數字的四個token，有時是三個，有時是兩個，有時是一個，而且是以任意的方式。

但這也并不理想。

所以這就是為什么我們會看到，比如說，當訓練Llama 2算法時，作者使用句子片段時，他們會確保把所有的數字都分割開來，作為Llama 2的一個例子，這部分是為了提高簡單算術的性能。

最后，為什么GPT-2在Python中的表現不佳，一部分是關于架構、數據集和模型強度方面的建模問題。

但也有部分原因是分詞器的問題，可以在Python的簡單示例中看到，分詞器處理空格的編碼效率非常糟糕。

每個空格都是一個單獨的token，這大大降低了模型可以處理交叉的上下文長度，所以這幾乎是GPT-2分詞的錯誤，后來在GPT-4中得到了修復。

課后習題

在課程下方，karpathy還給在線的網友們布置了課后習題。

快來打卡吧。