Qwen LLM（通义千问大模型 ）的词编码原理：字节级别字节对编码（BBPE，Byte - level Byte Pair Encoding）

Qwen LLM（通义千问大模型 ）的词编码原理：字节级别字节对编码（BBPE，Byte - level Byte Pair Encoding）

Qwen LLM（通义千问大模型 ）的词编码基于字节级别字节对编码（BBPE，Byte - level Byte Pair Encoding），以下从原理、方法、举例展开说明：

一、核心原理

BBPE 本质是子词分词+编码的混合逻辑，核心目标是让文本高效转化为模型可理解的 token（令牌），同时解决多语言（尤其是中文等非拉丁语言）的分词难题，原理分两步：

1. 字节打底：先把输入文本转成 UTF - 8 字节（每个字节对应 8 位二进制，共 256 种可能 ），初始词汇表直接包含这 256 个字节，相当于从最基础的“字节单元”起步构建词表。
2. 迭代合并：在大规模训练数据里，反复找最频繁出现的字节对，把它们