simple-llm/simple_llm/tokenizer/bpe.py

import dill
from tqdm import tqdm

class BPE:
    """Реализация алгоритма Byte Pair Encoding (BPE) для токенизации текста.
    
    BPE - это алгоритм сжатия данных, адаптированный для токенизации текста в NLP.
    Работает путем итеративного объединения наиболее частых пар символов/токенов.
    
    Пример использования:
        >>> tokenizer = BPE(vocab_size=100)
        >>> tokenizer.fit("текст для обучения")
        >>> encoded = tokenizer.encode("пример текста")
        >>> decoded = tokenizer.decode(encoded)
    
    Args:
        vocab_size (int): Максимальный размер словаря токенов
    """
    def __init__(self, vocab_size: int):
        self.vocab_size = vocab_size
        self.id2token = {}
        self.token2id = {}

    def fit(self, text: str):
        """Обучает токенизатор на заданном тексте.
        
        Процесс обучения:
        1. Начинает с базовых символов текста
        2. Итеративно находит и объединяет самые частые пары символов
        3. Продолжает пока не достигнет заданного размера словаря
        
        Args:
            text (str): Текст для обучения токенизатора
            
        Пример:
            >>> tokenizer = BPE(vocab_size=100)
            >>> tokenizer.fit("Это текст для обучения токенизатора")
        """
        # Инициализируем прогресс-бар
        pbar = tqdm(total=self.vocab_size, desc="Building vocabulary")
        # 1. Получаем уникальные токены (символы)
        unique_tokens = sorted(set(text))
        tokens = unique_tokens.copy()
        pbar.update(len(tokens))  # Обновляем прогресс начальными токенами

        # 2. Разбиваем текст на токены-символы
        sequence = list(text)

        # 3. Объединяем токены до достижения нужного размера словаря
        while len(tokens) < self.vocab_size:
            pbar.update(1)  # Обновляем прогресс на каждой итерации
            print(f"\nТекущий размер словаря: {len(tokens)}/{self.vocab_size}")
            #print(f'len={len(tokens)} < {self.vocab_size}')
            # Считаем частоты пар
            pair_freq = {}
            for i in range(len(sequence) - 1):
                pair = (sequence[i], sequence[i + 1])
                if pair not in pair_freq:
                    pair_freq[pair] = 0
                pair_freq[pair] += 1
            
            print(f"Найдено {len(pair_freq)} уникальных пар")


            #print(f'pair_freq = {pair_freq}')  
            if not pair_freq:
                break  # нет пар — выходим

            #for x in pair_freq.items():
            #    self.debug(x, sequence)

            # Находим самую частую пару (в случае равенства — та, что встретилась первой)
            most_frequent_pair = max(pair_freq.items(), key=lambda x: (x[1], -self._pair_first_index(sequence, x[0])))[0]
            print(f"Самая частая пара: {most_frequent_pair} (встречается {pair_freq[most_frequent_pair]} раз)")
            # Создаем новый токен
            new_token = most_frequent_pair[0] + most_frequent_pair[1]
            print(f"Добавлен новый токен: '{new_token}'")
            tokens.append(new_token)

            i = 0
            new_sequence = []

            while i < len(sequence):
                if i < len(sequence) - 1 and (sequence[i], sequence[i + 1]) == most_frequent_pair:
                    new_sequence.append(new_token)
                    i += 2  # пропускаем два символа — заменённую пару
                else:
                    new_sequence.append(sequence[i])
                    i += 1
            sequence = new_sequence
            #break
        
        # 4. Создаем словари
        self.vocab = tokens.copy()
        self.token2id = dict(zip(tokens, range(self.vocab_size)))
        self.id2token = dict(zip(range(self.vocab_size), tokens))
        pbar.close()  # Закрываем прогресс-бар

    def _pair_first_index(self, sequence, pair):
        for i in range(len(sequence) - 1):
            if (sequence[i], sequence[i + 1]) == pair:
                return i
        return float('inf')  # если пара не найдена (в теории не должно случиться)


    def encode(self, text: str):
        """Кодирует текст в последовательность ID токенов.
        
        Использует жадный алгоритм для поиска наиболее длинных совпадений:
        1. Начинает с первого символа
        2. Ищет самый длинный токен из словаря, совпадающий с началом текста
        3. Добавляет ID найденного токена в результат
        4. Сдвигается на длину найденного токена и повторяет
        
        Args:
            text (str): Текст для кодирования
            
        Returns:
            list: Список ID токенов (неизвестные символы кодируются как -1)
            
        Пример:
            >>> encoded = tokenizer.encode("Пример текста")
            >>> print(encoded)
            [12, 34, 56, 78]
        """
        # 1. Разбиваем текст на токены-символы
        sequence = list(text)
        # 2. Инициализация пустого списка токенов
        tokens = []
        # 3. Установить i = 0
        i = 0
        while i < len(text):
            # 3.1 Найти все токены в словаре, начинающиеся с text[i]
            start_char = text[i]
            result = [token for token in self.vocab if token.startswith(start_char)]
            # 3.2 Выбрать самый длинный подходящий токен
            find_token = self._find_max_matching_token(text[i:], result)
            if find_token is None:
                # Обработка неизвестного символа
                tokens.append(text[i])  # Добавляем сам символ как токен
                i += 1
            else:
                # 3.3 Добавить токен в результат
                tokens.append(find_token)
                # 3.4 Увеличить i на длину токена
                i += len(find_token)

        # 4. Заменить токены на их ID
        return self._tokens_to_ids(tokens)

    def _find_max_matching_token(self, text: str, tokens: list):
        """Находит самый длинный токен из списка, с которого начинается текст"""
        matching = [token for token in tokens if text.startswith(token)]
        return max(matching, key=len) if matching else None

    def _tokens_to_ids(self, tokens):
        """Конвертирует список токенов в их ID с обработкой неизвестных токенов"""
        ids = []
        for token in tokens:
            if token in self.token2id:
                ids.append(self.token2id[token])
            else:
                ids.append(-1)  # Специальное значение
        return ids


    def decode(self, ids: list) -> str:
        """Декодирует последовательность ID обратно в текст.
        
        Args:
            ids (list): Список ID токенов
            
        Returns:
            str: Декодированный текст
            
        Пример:
            >>> decoded = tokenizer.decode([12, 34, 56, 78])
            >>> print(decoded)
            "Пример текста"
        """
        return ''.join(self._ids_to_tokens(ids))

    def _ids_to_tokens(self, ids: list) -> list:
        """Внутренний метод преобразования ID в токены.
        
        Args:
            ids (list): Список ID токенов
            
        Returns:
            list: Список соответствующих токенов (неизвестные ID = '')
        """
        """Конвертирует список Ids в их tokens"""
        tokens = []
        for id in ids:
            if id in self.id2token:
                tokens.append(self.id2token[id])
            else:
                tokens.append('')  # Специальное значение
        return tokens


    def save(self, filename):
        with open(filename, 'wb') as f:
            dill.dump(self, f)
        print(f"Объект сохранён в {filename}")


    @classmethod
    def load(cls, filename):
        """Загружает токенизатор из файла.
        
        Args:
            filename (str): Путь к файлу с сохраненным токенизатором
            
        Returns:
            BPE: Загруженный экземпляр токенизатора
            
        Пример:
            >>> tokenizer = BPE.load("bpe_tokenizer.pkl")
        """
        """Load trained tokenizer from file.
        
        Args:
            filename (str): Path to saved tokenizer
            
        Returns:
            BPE: Loaded tokenizer instance
        """
        with open(filename, 'rb') as f:
            obj = dill.load(f)
                
        print(f"Объект загружен из {filename}")
        return obj