BPEとByteレベルBPEの違いを徹底解説

はじめに

大規模言語モデル（LLM）や自然言語処理（NLP）では、テキストを適切な単位（トークン）に分割することが不可欠です。
中でも広く使われている手法がBPE（Byte Pair Encoding）ですが、最近ではByteレベルBPEというアプローチも主流になりつつあります。

この記事では、

• 普通のBPEと
• ByteレベルBPE
  の違いを、技術的に詳しく解説していきます！

普通のBPEとは？

基本アイデア

BPE（Byte Pair Encoding）はもともとデータ圧縮技術から派生したもので、以下の流れでトークンを作ります。

1. 文字単位でテキストを初期分割
2. 隣接する文字ペアの頻度をカウント
3. 最も頻出するペアを結合して、新しいトークンを作成
4. 語彙数が目標値に到達するまでこのプロセスを繰り返す

例：「lower」「lowest」「widest」

初期状態（文字単位）

l o w e r
l o w e s t
w i d e s t

頻出ペア "lo" → "low" と合体 → "low e r"
さらに "low e" → "lowe" など、どんどん結合していきます。

ByteレベルBPEとは？

基本アイデア

ByteレベルBPE（Byte-Level Byte Pair Encoding）は、入力を文字ではなくバイト列（整数値の列）として扱います。

具体的には：

1. テキストをUTF-8などのエンコーディングに基づくバイト列に変換
2. バイト単位でペアを探索して結合
3. 語彙数が目標に達するまで続行

バイト単位なので、文字種や言語を問わず統一的に処理できるのが大きなメリットです。

例：「low」

UTF-8バイト列に変換すると：

l → 108
o → 111
w → 119

つまり、

[108] [111] [119]

から頻出バイトペアを合成して新しいトークンを作っていきます。

両者の比較表

ByteレベルBPEが重要になった背景

現代の大規模モデルでは、以下のニーズが高まっています。

• 多言語対応（英語以外も含む）
• 絵文字、記号、プログラムコードなど多様なテキストへの対応
• 入力破損への耐性

これらに対応するため、文字ではなくバイトを単位に処理するByteレベルBPEが普及しました。
GPT-2、GPT-3、GPT-4などは、すべてこの手法をベースにしています。

まとめ

現代のNLPやLLM開発では、ByteレベルBPEがデファクトスタンダードになっています。