结合具体场景举例说明chatgpt预训练模型中Tokenization的原理

假设我们有一个场景，Alice想向Chatbot询问一部电影的推荐。她发送了一条消息：“你好，能给我推荐一部好看的电影吗？”

在这个场景中，Chatbot使用了ChatGPT预训练模型。首先，Chatbot需要对Alice的消息进行Tokenization，也就是将文本转换为标记（tokens）序列。以下是Tokenization的具体过程：

1. 分词：首先将文本拆分成更小的单元。在英文中，这通常是按照空格拆分；在中文中，可能需要使用分词工具将句子拆分成单个词。

   Alice的消息为：“你好，能给我推荐一部好看的电影吗？”

   分词后的结果为：[“你好”, “，”, “能”, “给”, “我”, “推荐”, “一部”, “好看”, “的”, “电影”, “吗”, “？”]

2. 子词切分：将分词后的结果进一步拆分成子词（subwords）或字符（characters）。

   在这个例子中，我们可以假设子词切分后的结果与分词结果相同。

3. 将子词转换为标识符：将子词映射到预训练模型的词汇表中的唯一标识符（如整数ID）。

   例如：[“你好”: 1234, “，”: 56, “能”: 789, “给”: 1011, “我”: 1213, “推荐”: 1415, “一部”: 1718, “好看”: 1920, “的”: 2122, “电影”: 2324, “吗”: 2526, “？”: 2728]

4. 添加特殊标记：在序列的开始和结束位置添加特殊的标记，如[BOS]（Beginning of Sentence）和[EOS]（End of Sentence）。

   标记化后的序列为：[BOS, 1234, 56, 789, 1011, 1213, 1415, 1718, 1920, 2122, 2324, 2526, 2728, EOS]

现在，输入序列已经转换为一组整数ID，可以被ChatGPT模型理解和处理。模型将对这些标记进行处理，生成一个回应，并将回应的标记通过类似的逆向过程（Detokenization）转换回文本，以便Alice能够理解。