大语言模型训练不用bpe算法可以不可以 ，BPE 是算法，SentencePiece 是工具箱

可以，但"不用 BPE"≠"什么都不做"，而是把 tokenizer 退化成 字符级（character-level） 或者 SMILES 字符级 。

这样做确实能跑，但代价远远不只是"比较耗资源"那么简单，基本属于不可接受。给你个量化对比就明白了：

方案	vocab 大小	序列长度	显存占用	训练时间	收敛难度	备注
BPE（53 k）	≈ 5×10⁴	200 token	1×	1×	正常	DrugGPT 原方案
字符级	≈ 60	1200--1500 字符	6--8×	6--8×	难	同样 batch 显存直接炸
原子级	≈ 30	2000+	10×+	10×+	极难	还要自己写 tokenizer

显存/时间都是线性以上 增长，因为 Transformer 的内存 ∝ (序列长度)²。
结论：

1. 玩具级 demo（<1 M 样本、短序列）可以字符级，图个方便；
2. 正经用 Zinc20 / 百万级蛋白-配体对，必须上 BPE 或 SentencePiece，否则 8×A100 都喂不饱；
3. 千帆平台单卡 40 GB 环境，字符级 768 长度 batch=1 都可能 OOM，实际等于跑不动。

所以：
"不用 BPE"理论上可行，工程上基本等于放弃。

除非你只是本地几十条分子做着玩，否则还是把 BPE 训好，序列压到 200 token 再上千帆。

一句话区分

• BPE（Byte-Pair Encoding） 和 SentencePiece 都不是"模型"，而是子词分段算法；
• SentencePiece 是 Google 出品的"全家桶"工具，它内部既可以跑 BPE，也可以跑 Unigram 或 CHAR，还能把空格当成普通符号、不必预先分词；
• 所以：
  "用 SentencePiece" ≠ "不用 BPE" ；
  "用 BPE" 可以用 HuggingFace 的 tokenizers 库，也可以用 SentencePiece 来实现。

下面给你一张"家谱图"+ 横向对比，一眼就能看懂。

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一、家谱关系

子词分段算法家族
├─ BPE（最早来自 90 年代压缩领域）
│   ├─ HuggingFace 实现：ByteLevelBPETokenizer
│   └─ SentencePiece 实现：--model_type=bpe
├─ Unigram Language Model（SentencePiece 默认）
└─ WordPiece（BERT 用，和 BPE 类似但合并策略不同）

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二、横向对比（只看工程落地最关心的 6 项）

维度	HF-BPE	SentencePiece-BPE	SentencePiece-Unigram
空格处理	需自己替换成 Ġ/▁ 或先分词	自动把空格当普通符号 ▁	同上
开源库	tokenizers（Rust 后端，极快）	sentencepiece（C++）	同上
速度	训练＋编码都最快	训练略慢，编码差不多	训练更慢
vocab 大小控制	精确到 n 次 merge	精确	精确
跨语言	需手动预处理	直接扔整句即可	同上
与 HF 兼容	原生保存 tokenizer.json，无缝	需 PreTrainedTokenizerFast.from_file() 转一下	同上

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三、一句话选型建议

1. 追求"最快训练 + 最简代码" → 直接用 HuggingFace 的 ByteLevelBPETokenizer（就是 DrugGPT 原文做法）。
2. 多语言混排、不想管空格、还要给下游 TensorFlow Lite/ONNX 留接口 → 用 SentencePiece，选 --model_type=bpe 即可，仍然是 BPE，只是换了实现。
3. 想压榨更小 vocab、不介意训练慢 → SentencePiece 切到 Unigram，往往比 BPE 再少 10-20% 词表。

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四、最小可运行示例（SentencePiece 跑 BPE）

# 1. 安装
pip install sentencepiece

# 2. 准备纯文本（一行一条 SMILES 或蛋白-配体整句）
cat > corpus.txt <<EOF
<|startoftext|><L>CCO<|endoftext|>
<|startoftext|><P>MKLVL<L>CC(=O)O<|endoftext|>
EOF

# 3. 训练（BPE 模式）
spm_train --input=corpus.txt \
          --model_prefix=sp_bpe \
          --vocab_size=53080 \
          --model_type=bpe \
          --character_coverage=1.0 \
          --pad_id=0 --unk_id=1 --bos_id=2 --eos_id=3 \
          --user_defined_symbols="<|startoftext|>,<|endoftext|>,<P>,<L>"

# 4. 导出给 HF 用
from tokenizers import SentencePieceUnigramTokenizer
tok = SentencePieceUnigramTokenizer("sp_bpe.model")
tok.save("sp_bpe_hf.json")   # 得到 HF 格式的 tokenizer.json

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总结

• BPE 是算法，SentencePiece 是工具箱；
• 用 SentencePiece 跑 BPE 仍然叫 BPE，只是多了"空格即字符""跨语言友好"两个buff；
• DrugGPT 这种纯英文+SMILES、已手动拼好特殊标记的场景，HF-BPE 最快最轻；
• 以后做多语言、端到端、还要给移动端部署，再换 SentencePiece 不迟。