gpt tokenizer

### GPT 分词器实现与应用

在自然语言处理领域，分词是预处理阶段的重要组成部分。对于基于 Transformer 的模型如 GPT (Generative Pre-trained Transformer)，其采用了一种特殊的编码方式——字节对编码(Byte Pair Encoding, BPE)[^1]。

#### 字节对编码简介

BPE 是一种子词分割算法，它能够有效地将单词拆解成更小的单元。这种机制允许模型学习到常见字符组合的同时也保留了少见词语的信息。具体来说，在初始化时会构建一个初始词汇表，通常由单个字符组成；随后迭代地统计相邻字符对出现频率并合并最频繁的一对直到达到预定大小或无法再继续为止。

#### 使用 Hugging Face Transformers 库中的 GPT Tokenizer

Hugging Face 提供了一个易于使用的 Python API 来加载和操作各种 NLP 模型及其配套工具包，其中包括 GPT 系列的语言模型以及相应的分词组件：

from transformers import GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
text = "Transformers are amazing!"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

print(f"Original Text: {text}")
print(f"Tokenized Output: {' '.join(tokens)}")
print(f"Converted IDs: {ids}")

上述代码展示了如何利用 `transformers` 库快速实例化一个已经训练好的 GPT-2 分词器，并完成从原始字符串到标记序列再到 ID 编号转换的过程。