基础 第 1 讲 / 共 17 讲

第 1 讲：课程概述与 Tokenization

1. 课程目标与结构

CS336 的核心理念是 "from scratch"——从零开始构建一个完整的语言模型。 不同于大多数 NLP 课程仅使用现成的 API 或预训练模型，本课程要求你深入理解每一个环节的工程细节， 从数据处理、Tokenizer 构建、模型架构、训练系统，到最终的评估与对齐。

课程共分为五个模块，每个模块对应一次作业：

模块内容作业
BasicsTokenizer, Transformer, Training LoopAssignment 1
SystemsFlash Attention, DDP, KernelsAssignment 2
ScalingScaling Laws, IsoFLOP AnalysisAssignment 3
DataCommon Crawl Processing, DeduplicationAssignment 4
AlignmentSFT, RLHF, GRPOAssignment 5

学习建议

本课程的每次作业都建立在前一次的基础之上。建议按顺序完成，并确保每一步都能独立运行和验证。

2. 语言模型是什么

语言模型（Language Model）本质上是一个概率分布：给定一个 token 序列， 模型输出下一个 token 的概率分布。形式化地说：

P(xt+1 | x1, x2, ..., xt)

这个看似简单的定义蕴含了极大的能力。通过 autoregressive generation（自回归生成）， 模型可以逐步生成任意长度的文本。而通过在海量文本上训练，模型能够学到语言的语法结构、 世界知识、推理能力等。

现代大语言模型（LLM）的核心思想可以总结为：

3. 训练流程概述

从原始数据到可用的语言模型，完整的 pipeline 包含以下环节：

  1. Data Collection & Processing：从互联网（如 Common Crawl）收集文本，进行清洗、去重、过滤
  2. Tokenization：将文本转换为 token 序列（本讲的重点）
  3. Model Architecture：定义 Transformer 网络结构
  4. Training：在 GPU 集群上进行大规模分布式训练
  5. Evaluation：通过 benchmark 评估模型能力
  6. Alignment：通过 SFT 和 RLHF 让模型更安全、更有用

Pipeline 视角

Data → Tokenizer → Model → Training → Evaluation → Alignment。每一个环节的决策都会影响最终模型的质量。例如，Tokenizer 的词表大小直接影响模型的参数量和多语言能力。

4. Tokenization 基础

Tokenization 是将原始文本转换为模型可以处理的整数序列的过程。这看起来是个"简单"的预处理步骤， 但实际上它对模型的性能有深远影响。

4.1 为什么需要 Tokenization

神经网络不能直接处理文本字符串，它需要数值输入。Tokenizer 的作用就是建立 文本 ↔ 整数序列 之间的双向映射。这涉及两个核心操作：

4.2 三种 Tokenization 策略

常见的 Tokenization 策略有三种，各有优劣：

策略粒度词表大小优点缺点
Character-level 单个字符 ~256 词表极小，无 OOV 问题 序列过长，难以捕获语义
Word-level 完整单词 100K+ 语义明确 词表庞大，无法处理新词（OOV）
Subword-level 子词片段 32K~128K 平衡词表大小和序列长度 需要训练算法来确定词表

现代 LLM 几乎全部采用 Subword Tokenization。其核心思想是： 高频词保留为完整 token（如 "the"、"is"），低频词拆分为更小的子词片段（如 "un" + "believ" + "able"）。 这样既能控制词表大小，又能处理任意文本。

直觉理解

Subword tokenization 类似于信息论中的 Huffman 编码：高频模式用短码（单个 token），低频模式用长码（多个 token 拼接）。这在固定词表大小下最大化了编码效率。

5. BPE (Byte Pair Encoding) 算法详解

BPE 是目前最主流的 Subword Tokenization 算法，被 GPT 系列、LLaMA 等模型广泛采用。 它的核心思想非常简洁：反复合并出现频率最高的相邻 token pair。

5.1 训练阶段：构建词表

BPE 词表构建的完整算法如下：

  1. 初始化：将训练语料中的每个字符（或字节）作为初始 token，词表大小为 256（对应所有可能的字节值）
  2. 统计 Pair 频率：遍历语料，统计所有相邻 token pair 的出现次数
  3. 合并最高频 Pair：找到频率最高的 pair (A, B)，将其合并为新 token "AB"，加入词表
  4. 更新语料：将语料中所有的 (A, B) 替换为 "AB"
  5. 重复：回到第 2 步，直到词表大小达到目标值（如 32,000 或 128,000）

来看一个具体的例子。假设我们的训练语料只有一句话：

# Training corpus
text = "aababcab"

# Step 0: Initialize as bytes
tokens = ['a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b']
vocab = {'a', 'b', 'c'}

# Step 1: Count pairs
# ('a', 'b') appears 3 times
# ('a', 'a') appears 1 time
# ('b', 'a') appears 1 time
# ('b', 'c') appears 1 time
# ('c', 'a') appears 1 time

# Step 2: Merge most frequent pair ('a', 'b') -> 'ab'
tokens = ['a', 'ab', 'ab', 'c', 'ab']
vocab = {'a', 'b', 'c', 'ab'}

# Step 3: Count pairs again
# ('a', 'ab') appears 1 time
# ('ab', 'ab') appears 1 time
# ('ab', 'c') appears 1 time
# ('c', 'ab') appears 1 time

# ... continue until target vocab size is reached

5.2 关键实现细节

实际的 BPE 实现比上述简化版本复杂得多，以下是几个关键的工程细节：

Byte-level BPE

现代 BPE 实现（如 GPT-2/GPT-4 使用的）基于 字节 而非字符。 这意味着初始词表包含 256 个 byte token（0x00 到 0xFF），可以表示任意二进制数据。 UTF-8 编码的文本会被拆分为字节序列，然后在此基础上执行 BPE 合并。

这种设计的优势是：

Regex-based Pre-tokenization

直接在整个文本上执行 BPE 会导致不合理的合并（例如跨单词的合并）。 为了避免这个问题，GPT 系列在 BPE 之前先用正则表达式将文本切分为"词块"（chunks）， BPE 合并只在每个词块内部进行。 

# GPT-2 style pre-tokenization regex
import regex
pat = regex.compile(
    r"""'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d"""
    r"""| ?\p{L}+"""
    r"""| ?\p{N}+"""
    r"""| ?[^\s\p{L}\p{N}]+"""
    r"""|\s+(?!\S)"""
    r"""|\s+"""
)

text = "Hello, world! I'm learning."
chunks = regex.findall(pat, text)
# ['Hello', ',', ' world', '!', " I", "'m", ' learning', '.']

注意这个 regex 的设计：它将标点、数字、字母、空格分别归入不同的块， 防止 BPE 将空格和字母合并为一个 token。

Special Tokens

除了从数据中学到的 token，Tokenizer 还需要一些特殊 token：

这些特殊 token 在 BPE 合并中不参与，它们有独立的固定 ID。

6. BPE 的编码与解码流程

6.1 编码（Encoding）

给定一段文本和训练好的 BPE 词表，编码流程如下：

  1. 用 pre-tokenization regex 将文本切分为词块
  2. 将每个词块转换为字节序列
  3. 按照训练时的合并顺序，依次应用每条合并规则
  4. 将最终的 token 映射为整数 ID
def encode(text: str, merges: list, vocab: dict) -> list[int]:
    # Step 1: Pre-tokenize
    chunks = regex.findall(PRE_TOKENIZE_PATTERN, text)

    token_ids = []
    for chunk in chunks:
        # Step 2: Convert to bytes
        tokens = list(chunk.encode('utf-8'))

        # Step 3: Apply merges in order
        for (a, b), new_token in merges:
            i = 0
            new_tokens = []
            while i < len(tokens):
                if i < len(tokens) - 1 and tokens[i] == a and tokens[i+1] == b:
                    new_tokens.append(new_token)
                    i += 2
                else:
                    new_tokens.append(tokens[i])
                    i += 1
            tokens = new_tokens

        # Step 4: Map to IDs
        token_ids.extend([vocab[t] for t in tokens])

    return token_ids

合并顺序很重要

BPE 的合并规则必须严格按照训练时的顺序应用。不同的应用顺序可能产生不同的 tokenization 结果。这是因为前面的合并会改变后续可用的 pair。

6.2 解码（Decoding）

解码相对简单：将每个 token ID 映射回对应的字节序列，然后拼接并用 UTF-8 解码。 

def decode(token_ids: list[int], vocab_reverse: dict) -> str:
    # Map each ID back to bytes
    byte_sequences = [vocab_reverse[id] for id in token_ids]
    # Concatenate all bytes
    all_bytes = b''.join(byte_sequences)
    # Decode UTF-8, handling errors gracefully
    return all_bytes.decode('utf-8', errors='replace')

7. Tokenizer 的实际影响

7.1 词表大小的权衡

词表大小（vocabulary size）是 Tokenizer 最重要的超参数之一。 它直接影响模型的多个方面：

方面词表较小（如 32K）词表较大（如 128K）
Embedding 参数量 较少 较多（vocab_size × d_model）
序列长度 较长（同样的文本需要更多 token） 较短
计算成本 Attention 成本更高（序列更长） Softmax 输出层成本更高
低频 token 学习 每个 token 训练充分 部分 token 训练不足

实践中，GPT-2 使用 50,257 的词表，GPT-4 使用约 100,000 的词表， LLaMA 2 使用 32,000 的词表，LLaMA 3 将词表扩大到 128,000。 更大的词表通常有利于多语言支持和代码理解。

7.2 多语言 Token 效率

不同语言在同一个 Tokenizer 下的效率差异很大。以 GPT-2 的 Tokenizer 为例， 同一句话的英文版本可能只需要 10 个 token，而中文版本可能需要 30 个以上。 这是因为训练数据以英文为主，中文字符在 BPE 合并中获得的合并较少。 

# Token efficiency comparison (approximate)
# English: "Hello, how are you?"
#   → 5 tokens: ["Hello", ",", " how", " are", " you?"]

# Chinese: "你好，你怎么样？"
#   → 可能 10+ tokens, 因为每个汉字可能被拆分为多个 byte tokens

# This means: for the same context window (e.g., 4096 tokens),
# Chinese text carries less information than English text.

Token 效率的实际影响

Token 效率不仅影响模型处理文本的能力，还直接影响 API 调用成本。如果一段中文文本需要 3 倍于英文的 token 数量，那么使用按 token 计费的 API 时，中文用户的成本就是英文用户的 3 倍。这也是为什么 LLaMA 3 大幅扩充了词表——为了提升非英语语言的 token 效率。

7.3 Tokenization 的陷阱

Tokenization 的一些已知问题：

8. 实践：实现你自己的 BPE Tokenizer

在 Assignment 1 中，你需要从零实现一个 BPE Tokenizer。以下是一些实现建议：

8.1 数据结构选择

# Core data structures for BPE training
class BPETokenizer:
    def __init__(self):
        # Merge rules: ordered list of (pair, new_token)
        self.merges: list[tuple[tuple[int, int], int]] = []

        # Vocabulary: token_id -> bytes
        self.vocab: dict[int, bytes] = {
            i: bytes([i]) for i in range(256)
        }

        # Reverse vocab for encoding
        self.token_to_id: dict[bytes, int] = {
            bytes([i]): i for i in range(256)
        }

    def train(self, text: str, vocab_size: int):
        """Train BPE on the given text."""
        # Pre-tokenize
        chunks = pre_tokenize(text)

        # Convert to byte sequences
        sequences = [list(chunk.encode('utf-8')) for chunk in chunks]

        while len(self.vocab) < vocab_size:
            # Count all adjacent pairs
            pair_counts = count_pairs(sequences)
            if not pair_counts:
                break

            # Find the most frequent pair
            best_pair = max(pair_counts, key=pair_counts.get)

            # Create new token
            new_id = len(self.vocab)
            new_bytes = self.vocab[best_pair[0]] + self.vocab[best_pair[1]]

            # Update data structures
            self.vocab[new_id] = new_bytes
            self.token_to_id[new_bytes] = new_id
            self.merges.append((best_pair, new_id))

            # Apply merge to all sequences
            sequences = [
                apply_merge(seq, best_pair, new_id)
                for seq in sequences
            ]

8.2 性能优化提示

调试技巧

实现时建议先用一个非常小的语料（如 "aababcab"）验证合并逻辑的正确性，然后逐步扩大到真实数据。可以参考 OpenAI 的 tiktoken 库来验证你的实现结果是否一致。

9. 本讲总结