大模型算法岗面试题系列（七）| ChatGLM3的词表实现方法?

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文章标签：算法人工智能面试 ai agi 大模型 AI大模型

于 2024-07-31 22:24:47 首次发布

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ChatGLM3的词表实现方法是一个精心设计的系统，旨在确保模型在处理自然语言时的高效性和准确性。

以下是该方法的关键特点：

基础词表构建：ChatGLM3首先使用字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）算法来构建一个基础词表。BPE算法通过识别和合并文本中频繁出现的字节对，逐步构建出一个简洁而高效的词汇系统。
动态词汇更新：ChatGLM3在训练过程中不断监控输入数据，识别出现频率高的字节对，并动态地合并这些字节对以形成新的词汇。这种方法有效地处理了大量文本数据，并减少了词汇表的规模。
词表分割与逐步更新：为了提高模型的泛化能力和适应性，ChatGLM3采用了一种特殊的词表分割方法，将词表分为多个片段，并在训练过程中逐步更新这些片段。
数据收集与预处理：在构建词表之前，ChatGLM3从广泛的文本数据源中收集数据，并进行预处理，以确保词表的多样性和全面性。
分词技术的应用：除了BPE，ChatGLM3可能还结合了其他分词技术，以适应不同的语言特性和处理需求。
词表优化：ChatGLM3在构建词表的过程中，不仅考虑了词汇的频率，还对同义词和多义词进行了特别处理，以提高模型对语言细微差别的理解。
技术实现细节：在技术层面，ChatGLM3的词表以高效的数据结构实现，确保了快速的词汇查找和更新能力。
持续评估与更新：ChatGLM3的词表构建不是一次性的任务，而是一个持续的过程，需要定期评估和更新，以适应语言的发展和变化。
减少资源需求：通过动态更新和词表分割，ChatGLM3有效地减少了模型对存储和计算资源的需求，同时保持了高性能。