Byte-Pair Encoding（简称BPE）是一种在自然语言处理（NLP）中使用的压缩算法，它用一小组子词单元表示大词汇量。它由Sennrich等人于2016年引入，并广泛用于各种NLP任务，如machine translation, text classification, and text generation。BPE的基本思想是通过迭代地合并文本语料库中最频繁的相邻字节或字符对，直到达到预定的词汇大小。生成的子词单元可用于以更紧凑和高效的方式表示原始文本。
BPE最初是作为一种用于压缩文本的算法而开发的，后来由OpenAI在预训练GPT模型时用于标记化。它被许多Transformer模型广泛使用，包括GPT、GPT-2、RoBERTa、BART和DeBERTa。
可以想象，英文中的单词成千上万。但如果字典的大小是26，那么只要26个英文字母就可以表达语料库中的所有单词。而增大字典的大小，就是引入更多的subword units。最大的情况下，就是给语料库里的每个单词都提供一个唯一的表达（类似现实中的牛津词典）。
例如，语料库里一共包括六个单词{jump, jumping, eat, eating，laugh, laughing}，那么最多就需要6个subword units。如果压缩一下，字典为{jump, eat, laugh, ing}，用四个subword units，一样可以表达所有语料库里的单词，这样就实现了压缩的目的。这就是BPE的基本思想。
BPE的具体步骤包括：
1. 初始化词汇表，包括文本语料库中的所有字节或字符。
2. 计算文本语料库中每个字节或字符的频率。
3. 重复以下步骤，直到达到所需的