词表扩充（Vocabulary Expansion）：在现有LLM中插入新语言Token并对齐嵌入空间的策略

大家好，今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLM）领域非常关键且具有挑战性的课题：词表扩充（Vocabulary Expansion），以及如何在扩充词表的同时，有效地对齐新加入的Token与现有Token的嵌入空间。

为什么需要词表扩充？

LLM的性能很大程度上依赖于其词表（Vocabulary），也就是模型能够理解和生成的Token集合。一个好的词表应该具备以下特点：

覆盖率广： 能够覆盖尽可能多的语言现象，减少未知词（Unknown Words, UNK）的出现。
粒度合适： Token的长度应该适中，既能捕捉语义信息，又能避免词表过大。
编码效率高： 能用较少的Token表示相同的文本，提高模型效率。

然而，现有的LLM的词表通常是基于特定数据集训练得到的，可能存在以下局限性：

缺乏特定领域的词汇： 例如，一个通用LLM可能缺乏医学、法律或金融领域的专业术语。
缺乏低资源语言的词汇： 很多LLM主要面向英语等高资源语言，对其他语言的支持不足。
无法处理新兴词汇： 语言是不断发展的，新的词汇和表达方式层出不穷，LLM需要不断更新其词表才能跟上时代的步伐。
次词（Subword）切分问题： 即使使用Byte Pair Encoding (BPE) 或 WordPiece 等次词切分算法，仍然可能出现切分不合理的情况，导致模型难以理解词义。

因此，词表扩充成为提升LLM性能，拓展其应用范围的重要手段。

词表扩充的挑战

词表扩充并非易事，它面临着以下挑战：

语义一致性： 如何保证新加入的Token与现有Token在语义上保持一致，避免引入噪声？
计算成本： 重新训练整个LLM成本高昂，如何高效地将新Token融入现有模型？
灾难性遗忘： 扩充词表可能导致模型遗忘原有知识，如何避免？
嵌入空间对齐： 如何让新Token的嵌入向量与现有Token的嵌入向量处于同一语义空间，从而保证模型能够正确理解和生成文本？

词表扩充的策略

目前，词表扩充的策略主要分为以下几类：

基于子词单元的扩充： 例如，BPE、WordPiece等，通过合并或拆分现有Token来构建新的Token。
基于数据的扩充： 从新的语料库中提取词汇，并将其加入到现有词表中。
基于知识的扩充： 利用知识图谱、词典等外部知识来构建新的Token。

在以上基础上，我们可以结合不同的训练策略，例如：

Fine-tuning： 在扩充词表后，使用新的语料库对模型进行微调。
Adapter Tuning： 在模型中插入Adapter层，只训练Adapter层的参数，从而降低计算成本。
Embedding Alignment： 通过特定的损失函数来对齐新Token和现有Token的嵌入空间。

接下来，我们将重点介绍几种常用的词表扩充方法，并给出相应的代码示例。

1. 基于子词单元的扩充 (BPE)

BPE算法是一种常用的次词切分算法，它可以将罕见词切分成更小的单元，从而减少词表大小，提高模型的泛化能力。BPE算法的基本思想是：

统计语料库中所有字符的频率。
迭代地合并频率最高的字符对，直到达到预设的词表大小。

import re
from collections import defaultdict

def get_stats(vocab):
  """统计词表中相邻字符的频率"""
  pairs = defaultdict(int)
  for word, freq in vocab.items():
    symbols = word.split()
    for i in range(len(symbols)-1):
      pairs[symbols[i], symbols[i+1]] += freq
  return pairs

def merge_vocab(pair, vocab):
  """合并词表中指定的字符对"""
  new_vocab = {}
  bigram = re.escape(' '.join(pair))
  p = re.compile(r'(?<!S)' + bigram + r'(?!S)')
  for word in vocab:
    new_word = p.sub(''.join(pair), word)
    new_vocab[new_word] = vocab[word]
  return new_vocab

def bpe(corpus, vocab_size):
  """BPE算法"""
  # 初始化词表，将每个字符作为一个Token
  vocab = defaultdict(int)
  for word in corpus:
    vocab[' '.join(list(word)) + ' </w>'] += 1  # 添加结束符</w>
  print(f"Initial vocabulary size: {len(vocab)}")

  # 迭代合并字符对
  for i in range(vocab_size - len(set(' '.join(corpus).split()))):  # 迭代次数 = 目标词表大小 - 初始词表大小
    pairs = get_stats(vocab)
    if not pairs:
      break
    best_pair = max(pairs, key=pairs.get)
    vocab = merge_vocab(best_pair, vocab)
    print(f"Iteration {i+1}: Merged {best_pair}")

  return vocab

# 示例
corpus = ['low', 'lower', 'newest', 'widest']
vocab_size = 15
vocab = bpe(corpus, vocab_size)

print("Final vocabulary:")
for word, freq in vocab.items():
  print(f"{word}: {freq}")

# 使用BPE后的分词
def tokenize(word, vocab):
    word = ' '.join(list(word)) + ' </w>'
    tokens = word.split()
    while True:
        pairs = []
        for i in range(len(tokens) - 1):
            pairs.append((tokens[i], tokens[i+1]))

        if not pairs:
            break

        best_pair = None
        best_pair_score = -1

        for pair in pairs:
            merged_token = ''.join(pair)
            if merged_token in vocab:
                score = 1  # 简单地判断是否在词表中，可以根据频率进行优化
                if score > best_pair_score:
                    best_pair = pair
                    best_pair_score = score

        if best_pair is None:
            break

        i = 0
        new_tokens = []
        while i < len(tokens):
            if i < len(tokens) - 1 and (tokens[i], tokens[i+1]) == best_pair:
                new_tokens.append(''.join((tokens[i], tokens[i+1])))
                i += 2
            else:
                new_tokens.append(tokens[i])
                i += 1
        tokens = new_tokens
    return tokens

new_word = "lowest"
tokens = tokenize(new_word, vocab)
print(f"Tokenization of '{new_word}': {tokens}")

这个例子演示了BPE算法的基本流程，它从字符级别开始，逐步合并频率最高的字符对，最终生成一个包含vocab_size个Token的词表。注意，这里的实现是一个简化的版本，实际应用中需要考虑更多的细节，例如：

预处理： 对语料库进行清洗和标准化。
结束符： 使用特殊的结束符标记单词的结尾。
词表大小： 选择合适的词表大小，平衡覆盖率和计算成本。
优先级规则： 当多个字符对的频率相同时，需要制定优先级规则。

2. 基于数据的扩充 (Fine-tuning)

基于数据的扩充是指从新的语料库中提取词汇，并将其加入到现有词表中。这种方法简单直接，但需要注意以下几点：

语料库的选择： 语料库应该与目标任务相关，并且质量要高。
词汇提取： 可以使用简单的频率统计方法，也可以使用更复杂的算法，例如TF-IDF。
冲突解决： 如果新词汇与现有词汇冲突，需要制定冲突解决策略。

在扩充词表后，通常需要对模型进行Fine-tuning，以使模型适应新的词汇。Fine-tuning是指在预训练模型的基础上，使用新的语料库对模型进行微调。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 1. 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"  # 使用BERT作为示例
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

# 2. 准备新的语料库 (这里使用一个简单的例子)
corpus = [
    "This is a new sentence with the word 'quantum'.",
    "Quantum computing is a promising field.",
    "The algorithm uses a quantum approach."
]

# 3. 扩充词表
new_tokens = ["quantum"]  # 假设"quantum"是新词汇
tokenizer.add_tokens(new_tokens)
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))  # 调整模型嵌入层的大小

# 确保新token的embedding被初始化，一种方式是用现有token的embedding初始化
# 这里用UNK token的embedding
model.get_input_embeddings().weight.data[-len(new_tokens):] = model.get_input_embeddings().weight.data[tokenizer.unk_token_id].unsqueeze(0)

# 4. 对语料库进行tokenize
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)

# 创建Dataset
from datasets import Dataset
dataset = Dataset.from_dict({"text": corpus})
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 5. 定义Trainer
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    save_steps=500,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets,
    tokenizer=tokenizer,
)

# 6. Fine-tuning
trainer.train()

# 保存模型
model.save_pretrained("./finetuned_model")
tokenizer.save_pretrained("./finetuned_model")

# 使用Fine-tuning后的模型
loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./finetuned_model")
loaded_model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./finetuned_model")

text = "This is a sentence about quantum physics."
inputs = loaded_tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = loaded_model(**inputs)

这个例子演示了如何使用Hugging Face Transformers库进行词表扩充和Fine-tuning。需要注意的是，在扩充词表后，需要调整模型的嵌入层大小，并将新Token的嵌入向量初始化为随机值或现有Token的平均值。

3. 基于Adapter的扩充

Fine-tuning虽然有效，但计算成本高昂，并且可能导致灾难性遗忘。为了解决这些问题，可以采用Adapter Tuning的方法。Adapter Tuning是指在模型中插入Adapter层，只训练Adapter层的参数，从而降低计算成本，避免灾难性遗忘。

Adapter层通常由两个全连接层组成，其结构如下：

Input -> Linear (Down-Projection) -> Activation Function -> Linear (Up-Projection) -> Output

Adapter Tuning的基本思想是：

在预训练模型的每一层中插入Adapter层。
冻结预训练模型的参数，只训练Adapter层的参数。
使用新的语料库对模型进行训练。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 1. 定义Adapter模块
class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, config, reduction_factor=16):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size // reduction_factor)
        self.up_proj = nn.Linear(config.hidden_size // reduction_factor, config.hidden_size)
        self.act = nn.ReLU()  # 可以使用其他激活函数

    def forward(self, x):
        h = self.down_proj(x)
        h = self.act(h)
        h = self.up_proj(h)
        return x + h  # 残差连接

# 2. 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

# 3. 扩充词表
new_tokens = ["quantum"]
tokenizer.add_tokens(new_tokens)
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

# 确保新token的embedding被初始化
model.get_input_embeddings().weight.data[-len(new_tokens):] = model.get_input_embeddings().weight.data[tokenizer.unk_token_id].unsqueeze(0)

# 4. 在每一层插入Adapter
for i in range(model.config.num_hidden_layers):
    model.bert.encoder.layer[i].output.add_module("adapter", Adapter(model.config)) # BERT结构

# 5. 冻结预训练模型的参数，只训练Adapter的参数
for name, param in model.named_parameters():
    if "adapter" not in name:
        param.requires_grad = False

# 6. 准备新的语料库
corpus = [
    "This is a new sentence with the word 'quantum'.",
    "Quantum computing is a promising field.",
    "The algorithm uses a quantum approach."
]

# 7. 对语料库进行tokenize
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)

from datasets import Dataset
dataset = Dataset.from_dict({"text": corpus})
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 8. 定义Trainer
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    save_steps=500,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets,
    tokenizer=tokenizer,
)

# 9. Fine-tuning (只训练Adapter)
trainer.train()

# 保存模型
model.save_pretrained("./adapter_model")
tokenizer.save_pretrained("./adapter_model")

# 使用Adapter模型
loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./adapter_model")
loaded_model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./adapter_model")

text = "This is a sentence about quantum physics."
inputs = loaded_tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = loaded_model(**inputs)

这个例子演示了如何使用Adapter Tuning进行词表扩充。需要注意的是，Adapter层的位置和结构可以根据具体任务进行调整。

4. 嵌入空间对齐 (Embedding Alignment)

仅仅将新Token加入词表并进行Fine-tuning或Adapter Tuning可能还不够，因为新Token的嵌入向量可能与现有Token的嵌入向量不在同一语义空间中。为了解决这个问题，需要进行嵌入空间对齐。

嵌入空间对齐的目标是使新Token的嵌入向量与现有Token的嵌入向量尽可能地接近，从而保证模型能够正确理解和生成文本。常用的嵌入空间对齐方法包括：

基于翻译的对齐： 将新Token翻译成现有Token，并使用翻译后的Token的嵌入向量作为新Token的嵌入向量。
基于对抗学习的对齐： 使用对抗学习的方法，使新Token的嵌入向量与现有Token的嵌入向量的分布尽可能地接近。
基于对比学习的对齐： 使用对比学习的方法，使语义相似的Token的嵌入向量尽可能地接近，语义不同的Token的嵌入向量尽可能地远离。

这里给出一个基于对比学习的嵌入空间对齐示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 1. 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 2. 扩充词表
new_tokens = ["quantum", "superconductivity"]
tokenizer.add_tokens(new_tokens)
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

# 初始化新token的embedding
model.get_input_embeddings().weight.data[-len(new_tokens):] = model.get_input_embeddings().weight.data[tokenizer.unk_token_id].unsqueeze(0)

# 3. 定义对比损失函数 (Contrastive Loss)
def contrastive_loss(embeddings, labels, margin=1.0):
    """
    对比损失函数，用于拉近相似token的embedding，推远不相似token的embedding
    """
    distances = (embeddings.unsqueeze(0) - embeddings.unsqueeze(1)).pow(2).sum(dim=2).sqrt()
    loss = 0.0
    for i in range(len(embeddings)):
        for j in range(len(embeddings)):
            if i == j:
                continue
            if labels[i] == labels[j]:  # 相似token
                loss += distances[i, j].pow(2)
            else:  # 不相似token
                loss += torch.relu(margin - distances[i, j]).pow(2)
    return loss / (len(embeddings) * (len(embeddings) - 1))

# 4. 定义训练数据 (这里假设我们知道新token的相似token)
# 例如: quantum 相似于 physics, superconductivity 相似于 electricity
similar_tokens = {
    "quantum": "physics",
    "superconductivity": "electricity"
}

# 创建labels，相似的token具有相同的label
labels = []
for token in tokenizer.get_vocab().keys():
    if token in similar_tokens:
        labels.append(similar_tokens[token])
    else:
        labels.append(token)

# 将labels转换为数字
unique_labels = list(set(labels))
label_map = {label: i for i, label in enumerate(unique_labels)}
numeric_labels = torch.tensor([label_map[label] for label in labels])

# 提取所有token的embedding
embeddings = model.get_input_embeddings().weight

# 提取新token的embedding
new_token_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) for token in new_tokens]
new_token_embeddings = embeddings[new_token_ids]

# 5. 定义优化器
optimizer = optim.Adam(new_token_embeddings.parameters(), lr=1e-3)

# 6. 训练
epochs = 100
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    loss = contrastive_loss(torch.cat([embeddings[:tokenizer.vocab_size-len(new_tokens)],new_token_embeddings], dim=0), numeric_labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

# 更新模型的embedding
with torch.no_grad():
    model.get_input_embeddings().weight.data[new_token_ids] = new_token_embeddings.data

# 现在新token的embedding已经对齐了

# 示例：测试新token的embedding是否与相似token更接近
physics_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("physics")
electricity_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("electricity")

quantum_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("quantum")
superconductivity_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("superconductivity")

physics_embedding = model.get_input_embeddings().weight[physics_id]
electricity_embedding = model.get_input_embeddings().weight[electricity_id]

quantum_embedding = model.get_input_embeddings().weight[quantum_id]
superconductivity_embedding = model.get_input_embeddings().weight[superconductivity_id]

# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(a, b):
    return torch.dot(a, b) / (torch.norm(a) * torch.norm(b))

print(f"Cosine similarity between quantum and physics: {cosine_similarity(quantum_embedding, physics_embedding).item()}")
print(f"Cosine similarity between superconductivity and electricity: {cosine_similarity(superconductivity_embedding, electricity_embedding).item()}")

这个例子演示了如何使用对比学习的方法对齐新Token和现有Token的嵌入空间。需要注意的是，选择合适的相似Token和定义合适的损失函数是关键。

表格总结

方法	优点	缺点	适用场景
BPE	简单易用，能够减少未知词的出现	可能导致切分不合理，需要选择合适的词表大小	通用场景，尤其适用于处理罕见词
Fine-tuning	效果好，能够使模型充分适应新的词汇	计算成本高昂，可能导致灾难性遗忘	数据量充足，对性能要求高的场景
Adapter Tuning	计算成本较低，能够避免灾难性遗忘	效果可能不如Fine-tuning，需要选择合适的Adapter结构	数据量有限，对计算成本敏感的场景
Embedding Alignment	能够保证新Token与现有Token在语义上保持一致，提高模型性能	需要选择合适的相似Token和定义合适的损失函数	对语义一致性要求高的场景，例如知识图谱推理

选择合适的扩充策略

选择哪种词表扩充策略取决于具体的应用场景和资源限制。一般来说，如果数据量充足，对性能要求高，可以选择Fine-tuning。如果数据量有限，对计算成本敏感，可以选择Adapter Tuning。如果对语义一致性要求高，可以选择Embedding Alignment。在实际应用中，可以将多种策略结合起来使用，例如先使用BPE进行初步的词表扩充，然后使用Fine-tuning或Adapter Tuning进行微调，最后使用Embedding Alignment进行嵌入空间对齐。

一些思考：关于词表扩充和LLM的未来发展

词表扩充是LLM发展过程中一个持续的需求。随着LLM的应用领域不断拓展，我们需要不断地将新的知识和信息融入到模型中。未来的研究方向可能包括：

自动化的词表扩充： 如何自动地从海量数据中提取有用的词汇，并将其加入到现有词表中？
动态的词表扩充： 如何在模型运行过程中动态地更新词表，以适应不断变化的语言环境？
多语言的词表扩充： 如何构建一个多语言的统一词表，从而实现跨语言的知识共享和迁移？

希望今天的分享对大家有所帮助，谢谢！

总结：词表扩充的意义和方法

词表扩充对于提升LLM的性能至关重要，主要挑战在于语义一致性、计算成本和灾难性遗忘。常用的扩充策略包括基于子词单元的扩充、基于数据的扩充、基于Adapter的扩充以及嵌入空间对齐。