ai-231Đọc toàn bộ đề miễn phí

Tối ưu hóa thuật toán gộp BPE (Fast Linked-List / Priority Queue BPE)

Trong cài đặt ngây thơ của BPE:

AINâng cao30 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

bpeoptimizationtiktokenlinked-list

Kiến thức tiên quyết: bpe-inference-tokenization-algorithm.

Nội dung đề bài

Mô tả bài toán

Trong cài đặt ngây thơ của BPE: Sau mỗi lần gộp, việc tạo lại mảng mới và quét lại từ đầu tốn thời gian O(L) cho mỗi phép gộp, dẫn tới tổng thời gian O(L2) với L là độ dài chuỗi. Thư viện siêu tốc tiktoken (OpenAI) và Hugging Face Tokenizers tối ưu hóa bài toán này.

Hãy viết hàm fast_bpe_merge(symbols: list[str], bpe_ranks: dict[tuple[str, str], int]) -> list[str]:

  • Nhận danh sách các ký hiệu ban đầu symbols.
  • Sử dụng cấu trúc danh sách liên kết (Double-Linked List) hoặc chỉ mục lân cận (prev và next pointers) để thực hiện gộp:
  • Khi một cặp tại vị trí i và j được gộp:
  • Chỉ cập nhật liên kết của phần tử đứng trước i và phần tử đứng sau j.
  • Chỉ cần kiểm tra lại rank của 2 cặp mới tạo thành tại ranh giới xung quanh nút vừa gộp.
  • Trả về danh sách các subword sau khi không còn cặp nào có thể gộp được nữa.

Input

  • Hàm fast_bpe_merge(symbols, bpe_ranks): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.

Output

  • Hàm fast_bpe_merge: Trả về kết quả kiểu list[str] theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.

Ràng buộc

  • Thời gian chạy tối đa: 6000ms.
  • Giới hạn bộ nhớ: 512MB.
  • Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.

Ví dụ 1

Input

symbols = ['u', 'n', 'r', 'e', 'l', 'a', 't', 'e', 'd']
bpe_ranks = {('u', 'n'): 0, ('r', 'e'): 1, ('l', 'a'): 2, ('t', 'e'): 3, ('te', 'd'): 4, ('re', 'la'): 5}
merged = fast_bpe_merge(symbols, bpe_ranks)

Output

['un', 'rela', 'ted']

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

Ví dụ 2

Input

fast_bpe_merge([], {})

Output

[]

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.