大模型原理：BPE分词器比较：tokenizers和tiktoken-马育民老师

# 介绍

在大模型应用开发中，分词器（Tokenizer）是连接人类语言与模型输入的关键组件。目前社区中最主流的两大选择是Hugging Face的**`tokenizers`**和OpenAI推出的**`tiktoken`**。两者都以高性能著称，但在设计哲学、API风格、功能支持和适用场景上存在显著差异。

本文将从**性能、易用性、功能完整性、生态兼容性**四个维度，全面解析这两个库的优劣，并提供清晰的选型建议，帮助你在不同的项目场景中做出最佳选择。

# tokenizers（主流）

- **开发者**：Hugging Face
- **核心定位**：一个**功能全面、高度可定制的高性能分词库**。它被设计为Hugging Face生态系统的底层引擎。
- **设计哲学**：**通用性与可扩展性**。它不仅提供了BPE、WordPiece、Unigram等多种主流分词算法的实现，还允许开发者通过配置文件或代码深度定制分词的每一个环节，从预处理正则到后处理规则。
- **核心优势**：
    - **支持多种算法**：BPE, WordPiece, Unigram, ByteLevel-BPE等。
    - **高度可定制**：可以轻松自定义特殊标记、添加前缀/后缀、控制未知标记的行为等。
    - **支持训练**：可以直接用它在自定义语料上训练一个全新的分词器。
    - **与Hugging Face生态无缝集成**：是`transformers`库的默认后端。
- **哪些主流开源模型在用？**
 - Meta Llama 系列 (Llama 2, Llama 3)：目前最火的开源模型之一，其官方和社区的实现都基于transformers和tokenizers。
 - 通义千问 (Qwen)：阿里巴巴达摩院开源的强大模型，提供了完整的transformers兼容版本。
 - BERT, GPT-2, T5, BART 等经典模型：这些模型的官方实现就是transformers库本身。
 - deepseek

# tiktoken

- **开发者**：OpenAI
- **核心定位**：一个**专为速度和内存效率优化的极简分词库**，主要用于复现OpenAI模型的分词结果。
- **设计哲学**：**极简主义与极致性能**。它只专注于一件事：将文本快速、准确地转换为Token ID。它的代码库非常小，依赖极少，API设计极其简洁。
- **核心优势**：
    - **极致的速度**：通常被认为是目前最快的分词库之一，尤其在处理长文本时优势明显。
    - **极小的内存占用**：加载的分词器模型非常轻量。
    - **API极简**：学习成本极低，几行代码即可上手。
    - **官方标准**：能完美复现GPT-3.5, GPT-4, `cl100k_base`等OpenAI官方模型的分词结果。
- **哪些主流开源模型在用？**
 - OpenAI

# 性能对比

两者都采用Rust或C++等高性能语言编写核心逻辑，性能都远超纯Python实现。但在具体场景下，`tiktoken`通常略胜一筹。

| 特性 | `tokenizers` | `tiktoken` | 结论 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **核心语言** | Rust | Rust | 旗鼓相当 |
| **分词速度** | 极快 | **极致快** | `tiktoken`在大多数基准测试中略快，尤其是在长文本上。 |
| **内存占用** | 低 | **极低** | `tiktoken`的模型文件更小，加载更快，内存占用更低。 |
| **启动时间** | 快 | **非常快** | `tiktoken`的初始化开销极小。 |

**一句话总结**：如果你的应用场景对**每毫秒的性能**都锱铢必较，`tiktoken`是不二之选。`tokenizers`虽然也很快，但为其丰富的功能付出了微小的性能代价。

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# API风格与易用性

### 1. `tokenizers` 的API风格：功能丰富，略显复杂

`tokenizers`的API围绕“分词器对象”构建，提供了丰富的方法来控制分词的每一个步骤。

```python
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
from tokenizers.trainers import BpeTrainer

# 1. 加载或创建一个分词器
# 从文件加载
tokenizer = Tokenizer.from_file("path/to/your/tokenizer.json")

# 或者从头创建并训练
tokenizer = Tokenizer(BPE())
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
trainer = BpeTrainer(special_tokens=["<|endoftext|>"])
tokenizer.train_from_iterator(["your", "training", "data"], trainer=trainer)

# 2. 编码文本
output = tokenizer.encode("Hello, world! This is a test.")
print("Tokens:", output.tokens)
print("Token IDs:", output.ids)

# 3. 解码Token IDs
decoded_text = tokenizer.decode(output.ids)
print("Decoded:", decoded_text)

# 4. 批量编码（支持多线程）
batch_output = tokenizer.encode_batch(["First sentence.", "Second sentence."])
```
**特点**：API功能完备，控制力强，但需要理解`Tokenizer`, `Model`, `PreTokenizer`, `Trainer`等多个概念，上手稍复杂。

### 2. `tiktoken` 的API风格：极简直观，即插即用

`tiktoken`的API非常直接，核心就是加载编码和解码。

```python
import tiktoken

# 1. 加载一个预定义的编码（Tokenizer）
# cl100k_base 是 GPT-4, GPT-3.5-Turbo 等模型使用的编码
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")

# 或者通过模型名称获取
encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")

# 2. 编码文本为Token IDs
token_ids = encoding.encode("Hello, world! This is a test.")
print("Token IDs:", token_ids)

# 3. 解码Token IDs为文本
decoded_text = encoding.decode(token_ids)
print("Decoded:", decoded_text)

# 4. 获取Token数量（这是一个非常常见的操作）
num_tokens = len(token_ids)
print("Number of tokens:", num_tokens)
```
**特点**：API极其简洁，目标明确。对于只想快速编码/解码并计数的用户来说，体验非常流畅。

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# 功能完整性

这是两者最核心的区别。

| 功能 | `tokenizers` | `tiktoken` |
| :--- | :--- | :--- |
| **支持的算法** | **BPE, WordPiece, Unigram, ByteLevel-BPE** | 仅支持OpenAI使用的**BPE变体** |
| **训练新分词器** | **✅ 完全支持** | ❌ 不支持 |
| **自定义特殊标记** | **✅ 高度灵活** | ✅ 有限支持（只能添加，不能修改合并规则） |
| **添加前缀/后缀** | ✅ | ❌ |
| **填充(Padding)和截断(Truncation)** | ✅ | ❌ |
| **生成Attention Mask** | ✅ | ❌ |
| **官方模型覆盖** | **覆盖所有Hugging Face模型** | 仅覆盖**OpenAI官方模型** |

**一句话总结**：`tokenizers`是一个功能齐全的**通用工具箱**，而`tiktoken`是一个专门用于处理**OpenAI模型**的**专用工具**。

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# 生态系统与适用场景

### 1. `tokenizers` 的适用场景

- **Hugging Face生态开发**：当你使用`transformers`库中的任何模型（如BERT, GPT-2, Llama, Qwen等）时，`tokenizers`是**默认且唯一**的选择。它能确保分词器与模型完美匹配。
- **研究与自定义模型训练**：如果你需要在自己的数据集上训练一个全新的模型，你几乎肯定需要使用`tokenizers`来训练一个与之配套的分词器。
- **需要复杂预处理的场景**：如果你的应用需要在分词前后进行复杂的文本操作，`tokenizers`丰富的钩子和配置能满足你的需求。

### 2. `tiktoken` 的适用场景

- **与OpenAI API集成**：这是`tiktoken`最主要的用途。在调用OpenAI API前，使用`tiktoken`精确计算提示词（Prompt）和补全（Completion）的Token数量，从而**精确控制成本和避免超出上下文长度限制**。
- **追求极致性能的场景**：在一些对性能要求极高的生产环境中，如实时数据流处理，`tiktoken`的微小性能优势可能会被放大。
- **需要轻量级依赖的场景**：`tiktoken`的依赖非常少，易于安装和部署，适合对环境有严格要求的应用。

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# 选型建议

### 最终决策树

1.  **你是否在使用OpenAI的API？**
    - **是** -> **首选 `tiktoken`**。它是官方标准，能帮你精确计费和管理上下文。
    - **否** -> 进入下一步。

2.  **你是否在使用Hugging Face的`transformers`库或训练自定义模型？**
    - **是** -> **必须使用 `tokenizers`**。它是生态的一部分，无法替代。
    - **否** -> 进入下一步。

3.  **你的核心需求是什么？**
    - **极致的速度和极简的API** -> 选择 `tiktoken`。
    - **除了分词，还需要填充、截断、生成Mask等功能** -> 选择 `tokenizers`。

原文出处：http://malaoshi.top/show_1GW2Wh2mHEMu.html