bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz文件结构

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本文介绍了bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz文件中存储的使用BPE方法生成的压缩文本数据集子词，以及如何通过BPE进行词元分割。重点在于BPE在自然语言处理中的应用和文件结构解析。

bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz 文件内存储的通常是一种文本数据集的子词（Byte Pair Encoding, BPE）词汇表，经过压缩（.gz格式）。BPE是自然语言处理中常用的一种词元编码方法，用于将文本序列分割成更小的、有意义的单元，这些单元不是单个字符，而是基于统计学上的频次自动生成的子词。

其文件结构如下图所示

应此可以通过以下语句逐行读取：

merges = gzip.open(bpe_path).read().decode("utf-8").split('\n')

errorwarn
关注
bpe 中文tokens
liguandong
08-04 1925
来自 深度学习自然语言处理 微信公众号 作者 zenRRan昨天总结实验数据分析的时候发现一个机器翻译的其中的一个脚本，其中用到的算法就是BPE算法，刚开始感觉很高大上的，因为总是听到带上算法帽子的东西就觉得666…中文词编码，目前主要是vocab.txt，是21128版本，在chinese_clip或者chinese_bert中都是这个版本。bpe英文词编码，目前是dalle和clip都使用的bpe_simple_vocab_16e6版本，262145版本。一分钟搞懂的算法之BPE算法 - 知乎。...
BPE 算法原理及使用指南【深入浅出】
强化学习曾小健
02-15 4259
退役ACMer NLP方向硕士在读193 人赞同了该文章本文力争通俗易懂，但由于牵扯的知识较多，我也是参考了很多文章才弄清楚BPE、Subword（子词）、WordPiece、Tokenize、Vocabulary（词表）
预训练模型基础：bpe_simple_vocab_16e6.txt 语料库，BPE 算法
HLBoy_happy的博客
04-17 1908
该文件名中的“16e6”表示该词汇表在包含约16百万单词的语料库通过BPE算法得到的；该算法是是当前最常见 tokenizer 的编码方法，用于 GPT (OpenAI) 和 Bert (Google) 的 Pre-training Model。文件内的单元是基于统计学上的频次自动生成的子词单元。BPE（Byte Pair Encoding）是一种自然语言压缩算法，目的是使用最少的 token 数目来表示一个语料库 corpus。，以区分字符在末尾与非末尾是不一样的。
Python库 | clip-server-0.1.2.tar.gz
04-07
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：clip-server-0.1.2.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
bpe-开源
08-06
Bpe 是一个相对简单易用、面向屏幕、基于curses 的二进制编辑器。
Python库 | big-sleep-0.9.0.tar.gz
05-12
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：big-sleep-0.9.0.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
自监督学习经典之作:DINO
m0_63642362的博客
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Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers论文复现
【跑实验04】CLIP安装报错，setup.py如何安装，图像编码器(image_encoder)的使用（含源代码）
wzk4869的博客
06-23 6548
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01-04 2802
踩了诸多坑，终于找到一条适合小白的路！ 用git上传比较稳妥，步骤我会写的尽量通俗，大家将就看哈 1. 打开git-bash.exe 2. 基础步骤 在git敲入两行命令 $后面的语句 $ git config --global user.name “你自己的github名字” $ git config --global user.email “你自己的github注册邮箱” 3.（密钥生成 3...
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[CLIP ODS] CLIP对象检测和分段 此是有关在上的一个简单附加用于无监督对象检测（Zeroshot）。 您可以使用自然语言理解来搜索边界框和对象的某些区域-没有类，只有文本。 安装 pip install clip_ods 最少的例子 ClipDetectionV0： ClipDetectionV1（具有简单的分段）： V0： 作者： 亚历克斯·肖嫩科夫（Alex Shonenkov） 谢尔盖·史泰欣（Sergey Shtekhin） 丹尼斯·卡拉切夫（Denis Karachev） 支持： 超视距 RZD
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Openai-CLIP，连接文本与图像，Cover所有视觉分类任务
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Ryan Murdock再次做到了，结合了 OpenAI 的CLIP和 BigGAN 的生成器！这个存储库包含了他的工作，因此任何拥有 GPU 的人都可以轻松访问它。 您将能够使用自然语言在终端中使用一行命令让 GAN 构想图像。
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环境设定 确保您拥有最新的Python版本（> = 3.7）并 。 请注意，如果要在GPU上提取功能， 需要CUDA 10.2或更高版本。 但是，代码已经在强大的CPU（Intel i7或i9）上运行得非常快。 在终端中运行以下pip命令。 $ pip install thingsvision 您必须从父存储库（即此仓库）下载文件，然后将其移动到计算机上的Anaconda站点软件包目录中才能使用。 只需从此get_files.sh下载shell脚本get_files.sh并按以下方式执行（shell脚本将为您下载文件并移动）： $ wget https://raw.githubusercontent.com/ViCCo-Group/THINGSvision/master/get_files.sh (Linux) $ curl -O https://raw.githubusercont
bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz下载
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<think>好的，用户想下载bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz这个文件。首先，我需要确认这个文件的来源和常见的获取途径。根据提供的引用信息，这个文件是用于字节对编码（BPE）的词汇表，被DALL-E和CLIP等模型使用。 用户可能是在进行自然语言处理相关的项目，比如训练自己的分词器或者复现某些模型，需要这个预训练的BPE词汇表。我需要提供几种可靠的下载方式。首先想到的是Hugging Face的Transformers库，因为很多预训练模型和资源都托管在那里。用户可以通过他们的GitHub仓库或者直接使用库函数来获取。另外，OpenAI的官方资源也是一个途径，但可能需要访问他们的GitHub或者文档。GitHub上的其他仓库也可能有镜像或者备份，但需要用户自行验证文件的正确性。 同时，用户可能需要了解如何验证下载的文件是否正确，比如检查文件哈希或者与已知版本对比。此外，使用这个文件的具体方法，比如在Hugging Face库中的应用，也是用户可能需要的后续步骤，但用户当前的问题集中在下载，所以暂时不需要深入这部分。 需要注意的是，用户可能对技术细节不熟悉，所以步骤要尽量清晰，避免使用过于专业的术语，同时提供多种方法以便用户选择。另外，要提醒用户注意文件的版本和来源的可靠性，避免下载到错误的或恶意修改的文件。 最后，确保回答结构符合要求，分步骤说明，引用标记正确，相关问题部分生成与BPE或文件下载相关的问题，帮助用户进一步探索。</think>### 如何下载 `bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz` 文件 `bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz` 是自然语言处理中常用的 BPE（Byte Pair Encoding）词汇表文件，被多个模型（如 DALL-E、CLIP）使用[^2][^4]。以下是下载该文件的步骤： --- #### **方法 1：通过 Hugging Face Transformers 库获取** 1. **安装 Transformers 库** 若未安装，通过以下命令安装： ```bash pip install transformers ``` 2. **直接下载文件** Hugging Face 的模型仓库通常包含预训练的 BPE 词汇表。可通过以下代码直接加载文件路径： ```python from transformers import GPT2Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") # 查看词汇表路径（需根据实际存储位置调整） print(tokenizer.vocab_files_names) ``` 若需要手动下载，可访问 [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models) 搜索相关模型（如 `clip-vit-base-patch32`）的仓库，在文件列表中查找 `bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz`[^3]。 --- #### **方法 2：通过 OpenAI 官方资源** 1. **访问 OpenAI 的 GitHub 仓库** 该文件最初由 OpenAI 发布，可尝试在以下仓库中查找： - [OpenAI CLIP 仓库](https://github.com/openai/CLIP) - [OpenAI DALL-E 仓库](https://github.com/openai/DALL-E) 在仓库的 `tokenizer` 或 `vocab` 目录下可能包含该文件。 2. **直接下载链接** 若仓库未直接提供，可尝试通过以下链接下载（需验证文件完整性）： ``` https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/vocab.bpe ``` 将文件重命名为 `bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz`。 --- #### **方法 3：通过 GitHub 镜像或第三方仓库** 1. **搜索 GitHub** 在 GitHub 上搜索关键词 `bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz`，部分用户可能已上传镜像文件。例如： - [GPT-2 相关仓库](https://github.com/search?q=bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz&type=code) 2. **验证文件** 下载后需检查文件内容是否符合 BPE 格式，例如前几行应包含类似以下内容： ``` #version: 0.2 i n t h a n r e a r e r th e</w> ... ``` 文件总行数通常为 16,000,000 级（压缩后约 1.2MB）。 --- ###
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