Perubahan versi ini dilakukan untuk mengakomodir penyesuaian tarif dan perhitungan atas perubahan tarif pajak Orang Pribadi pada Pasal 17 ayat (1) huruf a UU PPh Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 2021 tentang Harmonisasi Peraturan Perpajakan. UU HPP merevisi lapis ke-1, ke-2, dan ke-4, serta menambahkan lapis ke-5, sehingga menjadi:

2025年1月10日 · 字节对编码（BPE, Byte Pair Encoder），是一种数据压缩 算法，用来在固定大小的词表中实现可变⻓度的子词。 该算法简单有效，因而目前它是最流行的方法。

GPT系列模型采用了一种独特的编码方法， 名为字节对编码 (Byte-Pair Encoding, BPE) ， 将尺度介于字符和单词之间的“字节对”作为词元输入语言模型。 这种方法介于字节（或字符）级模型和单词级模型之间， 旨在找到一种折中的方案，以便更好地处理多语言语料库中的数据。 BPE的工作原理是这样的： 首先，我们需要将语料库中的每个单词拆分为单个字符。 然后，我们会统计每对字符之间的出现频率。 接着，我们会找出频率最高的一对字符， 并将它们合并为一个新的字 …

Character embedding 作为 OOV 的解决方法粒度太细。 Subword 粒度在词与字符之间，能够较好的平衡 OOV 问题。 目前有三种主流的 Subword 算法，它们分别是：Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece 和 Unigram Language Model。 字节对编码（BPE, Byte Pair Encoding）

字節對編碼 (BPE)最初被開發為一種壓縮文本的算法,然後在預訓練 GPT 模型時被 OpenAI 用於標記化。 許多 Transformer 模型都使用它,包括 GPT、GPT-2、RoBERTa、BART 和 DeBERTa。 💡 本節深入介紹了BPE，甚至展示了一個完整的實現。

2024年10月30日 · BBPE的核心思想是将文本中的字符对（UTF-8编码 中是字节对）进行合并，以形成常见的词汇或字符模式，直到达到预定的词汇表大小或者无法继续合并为止。 它和BPE的区别在于，BPE是基于字符级别character的，而BBPE是基于字节byte级别的。 BBPE具有如下的优点：

5 天之前 · 引言 在自然语言处理（NLP）任务中，如何将人类可读的文本转化为机器理解的数字，是模型工作的第一步。对于Transformer架构（如GPT、BERT等），这一过程被称为分词处理（Tokenization）。本文将深入解析其核心原理、常见问题及实战代码，助你彻底掌握这一关键技术。 一、为什么需要分词

字节对编码 (BPE) 最初被开发为一种压缩文本的算法，然后被 OpenAI 用于在预训练 GPT 模型时进行分词。 它被许多 Transformer 模型使用，包括 GPT、GPT-2、RoBERTa、BART 和 DeBERTa。

2024年12月26日 · “Byte Pair Encoding (BPE) is a data compression technique that iteratively merges the most frequent pair of consecutive bytes (or characters) in a text or data sequence into a single, new symbol. The process is repeated until a specified number of merges is reached or no more frequent pairs remain” 1. What really is Byte Pair Encoding?

2023年2月20日 · BPE是一种数据压缩 算法 的简单形式，数据中最常见的连续字节对被替换成该数据中不存在的字节。 BPE的主要目标就是使用最少的token数目来表示一个corpus