概述
WordPiece 是子字標記化演算法，為 BERT 和許多 Google 模型提供支持，將單字分割成可重複使用的片段，以便模型可以處理具有固定詞彙表的任何文字。這就是為什麼從未見過「不快樂」的模型仍然可以透過閱讀「un」、「##happy」和「##ness」來理解它。
WordPiece Tokenization 是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
WordPiece 建立子詞單元的詞彙表，而不是整個單字或單字。從單一字元開始，它貪婪地合併最能增加訓練語料庫可能性的符號對，重複直到達到目標詞彙量（BERT 使用大約 30,000 個標記）。在推理時，它貪婪地從左到右標記，匹配詞彙表中最長的子詞，然後繼續處理其餘部分。單字內的延續部分標示為「##」前綴，因此「playing」變成「play」+「##ing」。這解決了詞彙表外的問題：罕見或未見過的單字簡單地分解為已知的片段，如果需要的話可以分解為單個字符，而常見的單字則保留為單個標記以提高效率。
技術洞察
WordPiece 與位元組對編碼的不同之處在於其合併標準。 BPE合併最頻繁的相鄰對； WordPiece 合併最大化訓練資料可能性的對，粗略地選擇聯合頻率最超過其部分頻率乘積的對。 「##」標記區分詞首片段和後續片段，讓分詞器在解碼回文字時明確地重建詞邊界。
掌握 WordPiece 標記化
WordPiece 是子字標記化演算法，為 BERT 和許多 Google 模型提供支持，將單字分割成可重複使用的片段，以便模型可以處理具有固定詞彙表的任何文字。這就是為什麼從未見過「不快樂」的模型仍然可以透過閱讀「un」、「##happy」和「##ness」來理解它。 WordPiece Tokenization 是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將 WordPiece Tokenization 視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 WordPiece Tokenization 的強大團隊將提示、檢索和審查循環設計為一個整合式通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
BERT 對 Google 搜尋中的搜尋查詢進行標記，將不熟悉的術語分解為子詞，以便模型仍可符合相關頁面。
Hugging Face 的 BertTokenizer 使用 WordPiece 將原始文字轉換為饋送到 BERT 的令牌 ID，以進行情緒分析和命名實體識別。
多語言 BERT 使用跨 100 多種語言的共享 WordPiece 詞彙表，讓片段可以在相關腳本中重複使用。
DistilBERT 和臨床/生物醫學 BERT 變異體繼承了 WordPiece，透過將罕見的醫學術語（例如「肺塵埃沉著病」）拆分為已知的片段來處理它們。
實施模式
WordPiece 標記化的實踐
BERT 對 Google 搜尋中的搜尋查詢進行標記，將不熟悉的術語分解為子詞，以便模型仍可符合相關頁面。
BERT 在 Google 搜尋中對搜尋查詢進行標記，將不熟悉的術語分解為子詞，以便模型仍可符合相關頁面。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
WordPiece 標記化的實踐
Hugging Face 的 BertTokenizer 使用 WordPiece 將原始文字轉換為饋送到 BERT 的令牌 ID，以進行情緒分析和命名實體識別。
Hugging Face 的 BertTokenizer 使用 WordPiece 將原始文字轉換為提供給 BERT 進行情緒分析和命名實體識別的令牌 ID。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
WordPiece 標記化的實踐
多語言 BERT 使用跨 100 多種語言的共享 WordPiece 詞彙表，讓片段可以在相關腳本中重複使用。
多語言 BERT 使用跨 100 多種語言的共享 WordPiece 詞彙表，讓片段在相關腳本中重複使用。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
WordPiece 標記化的實踐
DistilBERT 和臨床/生物醫學 BERT 變異體繼承了 WordPiece，透過將罕見的醫學術語（例如「肺塵埃沉著病」）拆分為已知的片段來處理它們。
DistilBERT 和臨床/生物醫學 BERT 變體繼承了 WordPiece，透過將「肺塵埃沉著病」等罕見醫學術語拆分為已知片段來處理這些術語。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。