在自然語言處理里，tokenizer.json 文件一般是由 Hugging Face 的 Tokenizers 庫生成的，它是分詞器配置的核心文件。這里面的 vocab 和 merges 是子詞分詞算法（像 BPE 這種）的重要構成要素。下面為你詳細解釋它們的作用和工作原理：

1. vocab（詞匯表）

• 功能：vocab 是一個從 token（子詞）到 ID 的映射表，其作用是把文本轉換為模型能夠處理的數字表示。
• 內容形式：
  • 基礎字符：涵蓋了單個字符，例如 ["a", "b", "c", ...]。
  • 常見子詞：包含常見的前綴、后綴或者詞片段，例如 ["?the", "?quick", "?brown", ...]（這里的 ? 代表空格）。
  • 特殊 token：有用于填充的 [PAD]、句子開始的 [CLS]、分隔的 [SEP]、未知詞的 [UNK] 等。
• 示例：

{"vocab": {"?": 0,"a": 1,"b": 2,"c": 3,"?the": 4,"?quick": 5,"[PAD]": 100,"[CLS]": 101,"[SEP]": 102,"[UNK]": 103}
}

• 運作機制：
  在分詞時，文本會先被分解成基礎字符，接著依據 merges 規則合并成子詞，最后通過 vocab 將這些子詞轉換為對應的 ID。

2. merges（合并規則）

• 功能：merges 是一系列的合并規則，其目的是把基礎字符組合成子詞。這體現了 BPE（字節對編碼）算法的核心思想。
• 內容形式：
  • 它是一個按照合并優先級排序的二元組列表，格式為 ["ab", "?t", "he", ...]。
  • 排序越靠前的規則，應用的優先級越高。
• 示例：

{"merges": ["a b",    // 先將 "a" 和 "b" 合并為 "ab""? t",    // 再將 "?" 和 "t" 合并為 "?t""?t h",   // 接著將 "?t" 和 "h" 合并為 "?th""?th e"   // 最后將 "?th" 和 "e" 合并為 "?the"]
}

• 運作機制：

  1. 初始狀態：文本被拆分成單個字符，比如 "The dog" 會變成 ["?", "T", "h", "e", "?", "d", "o", "g"]。
  2. 應用合并規則：按照 merges 中的順序依次進行合并。
     • 首先合并 "?" 和 "T"，得到 ["?T", "h", "e", "?", "d", "o", "g"]。
     • 然后合并 "h" 和 "e"，得到 ["?T", "he", "?", "d", "o", "g"]。
     • 繼續合并 "d" 和 "o"，得到 ["?T", "he", "?", "do", "g"]。
     • 最后合并 "do" 和 "g"，得到 ["?T", "he", "?", "dog"]。
  3. 映射到 ID：利用 vocab 將這些子詞轉換為 ID，例如 [103, 4, 0, 500]（假設 "?T" 是未知詞，對應 [UNK] 的 ID 為 103）。

  這些id就是token id，可參考文章：大模型推理過程中的tokenazier，tokenid，詞向量之間的關系

3. 二者的協同工作方式

• 訓練流程：
  1. 從所有出現的字符構成初始詞匯表。
  2. 統計訓練數據中字符對的出現頻率。
  3. 不斷合并最常出現的字符對，每合并一次就更新一次詞匯表。
  4. 重復上述合并過程，直到達到預設的詞匯表大小或者合并次數。
• 分詞流程：
  1. 把輸入文本拆分成字符序列。
  2. 按照 merges 規則進行合并，直到無法再合并或者達到最大子詞長度。
  3. 查找 vocab，將子詞轉換為 ID。

4. 實際應用案例

假設 vocab 和 merges 已經訓練好，對句子 "Hello world!" 進行分詞：

1. 初始字符：["?", "H", "e", "l", "l", "o", "?", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
2. 應用合并規則：
   • 合并 "H" 和 "e"，得到 ["?", "He", "l", "l", "o", "?", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "l" 和 "l"，得到 ["?", "He", "ll", "o", "?", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "He" 和 "ll"，得到 ["?", "Hell", "o", "?", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "Hell" 和 "o"，得到 ["?", "Hello", "?", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "?" 和 "Hello"，得到 ["?Hello", "?", "w", "o", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "w" 和 "o"，得到 ["?Hello", "?", "wo", "r", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "wo" 和 "r"，得到 ["?Hello", "?", "wor", "l", "d", "!"]。
   • 合并 "wor" 和 "l"，得到 ["?Hello", "?", "worl", "d", "!"]。
   • 合并 "worl" 和 "d"，得到 ["?Hello", "?", "world", "!"]。
   • 合并 "?" 和 "world"，得到 ["?Hello", "?world", "!"]。
3. 轉換為 ID：假設 vocab 中有對應的項，那么結果就是 [1000, 1001, 1002]。

總結

• vocab：是子詞到 ID 的映射表，它能將文本轉換為模型可以處理的數字形式。
• merges：是子詞合并規則，它決定了如何從基礎字符構建出子詞。
• 相互關系：merges 規則生成子詞，而 vocab 負責存儲這些子詞并為它們分配 ID。

通過這種方式，子詞分詞器能夠在處理常見詞時保持完整性，同時將罕見詞拆分成有意義的片段，有效平衡了詞匯表的大小和表達能力。