大模型词表裁剪问题

在使用词表进行 tokenization 的时候，我们经常使用的是 tokenizer 模块。那么在大模型中，我们同样可以按照一定的词频进行词表裁剪。

下面是一个使用Hugging Face Tokenizer模块进行词表裁剪的示例代码，包含以下步骤：

1. 加载 tokenizer 模型和原始文本数据；
2. 统计文本数据中每个词汇的出现次数；
3. 根据出现次数从大到小排序；
4. 根据需要的词表大小，定义裁剪后的词表；
5. 更新 tokenizer 模型中的词表。

   from transformers import AutoTokenizer
   
   # 加载tokenizer模型和原始文本数据
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
   text = '语言模型是自然语言处理中重要的技术之一。'
   
   # 统计文本数据中的词频
   word_count = tokenizer.get_vocab_from_text(text)
   
   # 根据出现次数从大到小排序
   sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
   
   # 定义需要的词表大小
   vocab_size = 3
   
   # 根据需要的词表大小，更新tokenizer模型的词表
   vocab = [item[0] for item in sorted_words[:vocab_size]]
   tokenizer.get_vocab().update(vocab)
   tokenizer.save_pretrained("tokenizer_pruned")
   

在上面的示例代码中，我们首先使用 AutoTokenizer 类来加载 Hugging Face 提供的 BERT tokenizer 模型。然后我们定义了一段文本 text，并使用 tokenizer.get_vocab_from_text() 方法来统计文本中每个词汇出现的次数。

接着，我们将统计结果进行排序，并根据需要的词表大小，只保留出现次数最多的前 vocab_size 个词汇。这里我们设定 vocab_size=3。

最后，我们使用 tokenizer.get_vocab().update() 方法来更新 tokenizer 模型中的词表，将保留的词汇加入到 tokenizer 的词表中。最终，我们使用 tokenizer.save_pretrained() 方法将裁剪后的 tokenizer 模型保存到本地。