CS336 Assignment 1 BPE分词器训练初版（朴素版基础上优化）及后续优化方向分析

> 写在前面，如果对 cs336_assignment1_basics.pdf 理解有疑问的，可以参考 [[assigment1_overview&bpe_basics]] 我对文档的翻译（部分解释细节）


[[assigment1_overview&bpe_basics]] 中层提到过朴素版时间复杂度高，而在 [[train_bpe_naive#测试]] 部分，我们也看到了测试训练时间不符合题目要求。接下来我们的首要任务就是在朴素版的基础上先优化。
## 朴素版详细分析
首先，回顾下朴素版的瓶颈：  
每次 merge 操作的逻辑：  
1. `count_pairs` : 遍历所有 word 的编码的所有相邻字节对 ->O(N)(N 是总的 token 数)
2. `max()`：查找最高频对
3. `merge_encoding`: 遍历所有 word 的编码执行替换
前面我简单提过，问题就出在第一步------因为每轮合并后，绝大多数 word 的编码是没有变化的，但是我们还是把它们全部重新扫描一遍。

以文档中 bpe_example 为例

```text
low low low low low
lower lower widest widest widest
newest newest newest newest newest newest

第一次合并的 (s,t) 影响的 word 数是 3，而我们第二次再统计时还是对所有 word 进行扫描。

优化

经过前面的分析，我们的优化思路就是维护一个全局的 pair_counts，只做增量更新 。

核心思想：不再每轮全部重新统计，而是在合并时只修改受影响的计数。

例如： (A, B) → AB 时，pair_counts 的变化只涉及两边的：

... X A B Y ... → ... X AB Y ...

• 旧的 (X,A) 和 (B,Y) 消失（减掉其计数）
• 新的 (X,AB) 和 (AB,Y) 出现，（加上其计数）
• (A,B) 清零

优化的核心思路：

每轮 merge:
  直接从 pair_counts 字典找最大值               ← O(unique pairs)
  只扫描【含有 (p0,p1) 的 word】执行替换         ← O(受影响的 word)
  对这些 word：旧邻对 -count，新邻对 +count          ← 增量更新

增量更新的关键是：合并 (p0,p1)→new_id 后，pair_counts 的变化完全由新旧 encoding 的差异决定------旧的 encoding 的相邻字节对减计数，新的 encoding 的相邻对加计数，这样不用分类讨论左右邻居，逻辑不易出 bug。

优化后的实现

# 4. BPE training loop

        num_merges = vocab_size - size

        pair_counts = defaultdict(int, self.count_pairs(word_counts, word_encodings))

        for merge_idx in range(num_merges):

            if not pair_counts:

                print("No more pairs to be merged, quit.")

                break

            # a. Find the max frequency pair to be merged

            merge_pair = max(pair_counts,

                key=lambda x: (pair_counts[x], self.vocab[x[0]], self.vocab[x[1]])

            )

            # b. Merge and update the word encodings

            token_id = size

            for word in word_encodings:

                old_encoding = word_encodings[word]

                # skip if the encoding not changed

                if not any((old_encoding[i], old_encoding[i+1]) == merge_pair for i in range(len(old_encoding) - 1)):

                    continue

                # update the encoding

                new_encoding = self.merge_encoding(old_encoding, merge_pair, token_id)

                # update count for pair

                cnt = word_counts[word]

                for i in range(len(old_encoding) - 1):

                    pair_counts[(old_encoding[i], old_encoding[i+1])] -= cnt

                for i in range(len(new_encoding) - 1):

                    pair_counts[(new_encoding[i], new_encoding[i+1])] += cnt

                # update word encoding

                word_encodings[word] = new_encoding

            # clear the pairs whose count is no more than 0

            del_keys = [k for k, v in pair_counts.items() if v <= 0]

            for k in del_keys:

                del pair_counts[k]

除了手写的一些失误，还遇到了以下几个 bug

1. any() 的使用

我一开始是这样的：

for i in range(len(old_encoding) - 1):
    if not any((old_encoding[i], old_encoding[i+1]) == merge_pair):
        continue

测试时就收到了 TypeError 的提示，大概是这样的 'bool' object is not iterable。然后我查询了 any() 的用法

def any(iterable):
    for element in iterable:
        if element:
            return True
    return False

any() 接收的参数必须是可迭代对象 （比如列表、生成器），但我传入的是一个布尔值 。

因此，我修改为了让 any() 接收一个生成器对象。

2. 清除某些不再存在的字节对的时机

   一开始的时候，我在迭代扣除 old_encoding 中的 merge_pair 的频率的时候，就清除

   for i in range(len(old_encoding) - 1):
    pair_counts[(old_encoding[i], old_encoding[i+1])] -= cnt
    # clear immediately
    if pair_counts[(old_encoding[i], old_encoding[i+1])] <= 0:
        del pair_counts[(old_encoding[i], old_encoding[i+1])]

   测试时大概是遇到了 KeyError 的错误，这种做法存在的问题：当同一个 owrd 的 encoding 中，同一个 pair 可能出现多次。假设两次，如果第一次扣除后归零，立刻清除，第二次扣除时这个 key 就不存在了，就会出现问题。

   另外，扣除和加回是分阶段操作的，某个 pair 可能扣除后归零，但如果在同一轮再被加回后又重新出现，相当于提前打断了这个过程。所以，应该等整个 word 的 encoding 的的字节对频率都更新完再判断。

3. pair_counts 没有初始化就使用了（说这个是因为找了半天）

这个问题其实很明显，只是因为测试返回的信息

for i in range(len(new_encoding) - 1): > pair_counts[(new_encoding[i], new_encoding[i+1])] += cnt ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ E KeyError: (116, 257) cs336_basics/train_bpe.py:77: KeyError

我重新检查了 merge_encoding 的操作和 count_pairs 的统计工作，没什么问题，我往前查看，发现这里的问题了

原因很直接：self.count_pairs 返回的是普通 dict，普通 dict 访问不存在的 Key 回返回 KeyError。

而 defaultdict(int) 访问不存在的 key 时，会自动初始化 int()(也就是 0)，然后再执行 += 操作。

所以，将 defaultdict(int) 赋值给 dict(int)

pair_counts = defaultdict(int, self.count_pairs(word_counts, word_encodings))

也可以先赋值，再使用 update 方法

pair_counts = defaultdict(int)

pair_counts.update(self.count_pairs(word_counts, word_encodings))

测试

三个测试点都过了，说明相比朴素版，效率提升了。

Tinystories 数据集上训练

这个题目有两个要求

• a. vocab size 最大 10,000，确保将 speicial token "<|endoftext|>" 加入到 vocabulary。

  资源要求：训练时长 ≤ 30 minutes (no GPUs), 占用内存 ≤ 30GB RAM

  Tips: 如果要在 2 分钟内完成训练，可以考虑多线程处理 pretokenize。

• b. "tokenizer 训练过程中哪一部分最耗时？"

按照作业要求，我分了三步实现：

1. 编写训练脚本：包含加载训练数据、训练、保存模型、统计时间和内存
2. 分析运行时性能 (Profiling)：找到瓶颈
3. 检查结果：找出最长的 Token

训练脚本

数据

• 检查数据
  可以使用 head 先查看下数据:head -n 5 data/TinyStoriesV2-GPT4-train.txt 确认与测试数据类型相同
• 加载数据
  为了正确方便读写文件，工程中通常首先获取项目根路径。

sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))

• 获取运行时内存

def get_memory_usage_mb():

    """Get current process memory usage in MB"""
    process = psutil.Process(os.getpid())
    return process.memory_info().rss / 1024 / 1024

• 保存模型
  训练后的结果 vocabulary 和 merges 规则写入磁盘持久化保存
  vocab 是字典结构，保存为 json 格式，为了方便人类读，显示为字节串，对于无法显示的，保留 repr 形式。
  merges 是 list 结构，保存为文本文件。
  这里也是参考测试文件 tests/test_train_bpe.py 的保存形式。也使用了 tests/test_train_bpe.py 中的 gpt2_bytes_to_unicode
  为了简单方便也可以保存为 pickle.

# save vocab and merges to disk

from tests.common import gpt2_bytes_to_unicode

def save_vocab_and_merges(vocab, merges, output_dir='results'):

    Path(output_dir).mkdir(exist_ok=True, parents=True)

    byte_encoder = gpt2_bytes_to_unicode()  # {int: str}，each bytes map to printable string

    # Save vocab：each token's bytes covert to pritntable string

    vocab_str = {}

    for idx, token_bytes in vocab.items():

        vocab_str[idx] = ''.join(byte_encoder[b] for b in token_bytes)  

    with open(f'{output_dir}/vocab.json', 'w', encoding='utf-8') as f:

        json.dump(vocab_str, f, ensure_ascii=False, indent=2)
  
    # Save merges：two tokens are separated by space, and each byte is converted to printable string.

    with open(f'{output_dir}/merges.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:

        for p1, p2 in merges:

            t1 = ''.join(byte_encoder[b] for b in p1)

            t2 = ''.join(byte_encoder[b] for b in p2)

            f.write(f'{t1} {t2}\n')

• 训练主函数

# main function

# main function

def run_training(input_path, vocab_size, special_tokens, output_dir='results'):

    """Run training"""

    # record the initial memory usage before training

    print(f'Initial Memory: {get_memory_usage_mb():.2f} MB')

    # Initialize the BPE Trainer instance

    trainer = train_bpe.BPETrainer()

    # start training and record the time and memory usage

    start_time = time.time()

    print(f'Starting training on {input_path}...')

    vocab,merges = trainer.train(input_path, vocab_size, special_tokens)

    end_time = time.time()

    duration = end_time - start_time

    peak_memory = get_memory_usage_mb()

    print('-' * 100)

    print('Training Complete.')

    print(f'Time Taken: {duration:.2f} seconds ({duration/60:.2f} minutes)')

    print(f'Final Memory: {peak_memory:.2f} MB')

    print('-' * 100)

    save_vocab_and_merges(vocab, merges, output_dir)

    # Output Statistics information

    print("\n=== Statistics (Problem b) ===")

    # 1. Longest token

    longest_token_bytes = max(vocab.values(), key=len)

    try:

        longest_token_str = longest_token_bytes.decode('utf-8')

    except:

        longest_token_str = str(longest_token_bytes)

    print(f"Longest Token: {longest_token_str!r}")

    print(f"Length in bytes: {len(longest_token_bytes)}")

    # 2. Most frequent token (approximate, based on merge priority if we tracked it,

    # but here we can just say the last merged token was the most frequent *at that step*)

    # The assignment asks for "most frequent token in the dataset"?

    # Usually BPE doesn't keep full frequency counts of final vocab unless we re-tokenize.

    # We will just print the last merge which represents the most frequent pair remaining.

    print(f"Total Merges: {len(merges)}")

    print('-' * 100)

• 执行训练
  在 main 中定义参数列表行为，调用训练主函数 run_training 后终端执行

uv run python ./train_bpe_tinystories.py \
  --input_path data/TinyStoriesV2-GPT4-train.txt \
  --vocab_size 10000 \
  --profile

训练&分析

训练结果

• 训练中
  运行时，顺便查看了下 CPU,内存，我略显局促的内存被打满了，确实只有一个 CPU 在跑，符合单线程的预期，后面优化的点就是多线程处理预分词。

• 训练结果

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结果分析

• 资源分析

  从结果看：

• 训练花了 28min，内存 2302.11 MB，这与训练数据集大小相符。

  用于训练的数据集大小：

  2.1G    data/TinyStoriesV2-GPT4-train.txt
  22M     data/TinyStoriesV2-GPT4-valid.txt
  9.8G    data/owt_train.txt
  4.3G    data/owt_train.txt.gz

• vocabulary 和 merges 已持久化到磁盘

• 性能分析数据已保存到 training.prof

根据上面训练统计信息以及数据集的大小，我的电脑无法支撑在 OpenWebText 数据集上训练的，必须分块加载到内存。既然都分块了，多块并行执行预分词（就像文档提示的优化方向使用多进程）。

性能分析

• 启动 snakeviz 运行 training.prof

1. 安装 snakeviz
   由 toml 文件可知没有 snakeviz，我们需要单独安装 snakeviz

uv pip install snakeviz

2. 启动 snakeviz 可视化服务

uv run snakeviz --server training.prof

3. 浏览器打开 snakeviz 可视化

• 概览：
  
• 图表：
  
• 打印到终端
  如果本地不方便浏览器打开，可以使用 python 内置的 pstats 查看文本报告
  

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• 瓶颈分析&优化方向

这部分我让 AI 辅助，我把 profile 和代码文件给到 AI 让其分析，给出直观的可视化分析结果，并结合代码说明。

• 时间分布总览

总耗时 1687 秒，分成两大块：

函数	耗时	占比
pretokenize	619 秒	37%
train 自身（合并循环）	416 秒	25%
any + genexpr（快速跳过）	441 秒	26%
max（选最优 pair）	161 秒	10%

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• 瓶颈 1：pretokenize 占 37%，且有严重的重复编译问题

_compile 被调用了 271 万次 ，耗时 30 秒。原因是你每次调用 re.finditer 时都重新编译正则，而 pretokenize 对每个 chunk 都调用一次 finditer------语料被切成了 271 万个 chunk（即 271 万个文档）。

chunks = re.split(escape_special_tokens, text)
...
# 当前：每个 chunk 都触发一次编译检查
for chunk in chunks:
    for match in re.finditer(self.pattern, chunk):  # 每次都经过编译缓存查找

优化方向：提前预编译正则：

compiled_pattern = re.compile(self.pattern)

同样，切割正则也提前编译

另外读文件耗时 68 秒（read 35s + utf_8_decode 32s），对于 2GB 文件是正常的，无法优化。

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• 瓶颈 2：快速跳过逻辑本身成了最大瓶颈，占 26%

这是最反直觉的地方。any 被调用 5.84 亿次 ，genexpr 被调用 18.3 亿次，合计 441 秒。

对应代码里的这一行（69 行）：

if not any((old_encoding[i], old_encoding[i+1]) == merge_pair
           for i in range(len(old_encoding) - 1)):
    continue

这个 " 快速跳过 " 反而变慢了，原因是：

1. 每个 word、每轮合并都要执行这个检查
2. genexpr 在 Python 里有较高的调用开销
3. len() 被调用了 5.88 亿次

对于大多数 word，快速跳过确实跳过了后续操作，但检查本身的代价已经比跳过节省的代价更大。

更快的做法是建立索引 ：维护一个 pair_to_words 字典，记录每个 pair 出现在哪些 word 里，这样合并时直接查表，完全不用遍历所有 word：

# 初始化时建立索引
pair_to_words = defaultdict(set)
for word in word_encodings:
    enc = word_encodings[word]
    for i in range(len(enc) - 1):
        pair_to_words[(enc[i], enc[i+1])].add(word)

# 合并时只处理受影响的 word
for word in pair_to_words[merge_pair]:  # 直接拿到受影响的 word，不用遍历全部
    ...

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• 瓶颈 3：max() 每轮遍历整个 pair_counts，占 10%

max 被调用 9746 次（每轮一次），每次要遍历整个 pair_counts 字典。随着合并进行，pair_counts 越来越大，每次 max 的代价越来越高。

用堆（heapq） 替代 max，可以把每轮选最优从 O(n) 降到 O(log n)：

但堆有一个复杂性：更新计数时需要处理 " 失效条目 "（lazy deletion）。这个改动比 pair_to_words 索引更复杂，建议先做索引优化，再考虑堆优化。

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优化方向总结

按收益从高到低：

1. pair_to_words 索引 ------消灭 5.84 亿次 any 调用，预期节省 400+ 秒
2. 预编译正则------消灭 271 万次重复编译，预期节省 30 秒
3. 堆优化 max------预期节省 100+ 秒，但实现稍复杂

具体优化下篇详细讲解。