hapa ni blurb kuhusu byte jozi encoding kwa encryption, nini faida gani dhana hii ina zaidi ya compression?
Context:Byte jozi encoding (BPE) au digram coding ni rahisi na imara aina ya data compression katika ambayo jozi ya kawaida ya bytes contiguous ya data katika mlolongo ni kubadilishwa na byte kwamba haina kutokea ndani ya mlolongo. meza ya utafutaji wa replacements inahitajika kujenga upya data ya awali. Algorithm ilikuwa kwanza ilivyoelezwa hadharani na Philip Gage katika Februari 1994 makala "A New Algorithm for Data Compression" katika C Watumiaji Journal.  Tofauti ya mbinu imeonekana kuwa muhimu katika maeneo kadhaa ya usindikaji wa lugha ya asili (NLP), kwa matumizi kama vile tokenization, kama inavyoonekana katika SentencePiece ya Google na GPT-3 ya OpenAI. Hapa, lengo si data compression, lakini tokenisation ya maandishi katika lugha fulani kuzalisha mlolongo variable ya maneno kutoka fixed-ukubwa msamiati wa ishara. Kwa kawaida, maneno mengi yatawekwa kama ishara moja, wakati maneno nadra yatawekwa kama mfululizo wa ishara chache, ambapo ishara hizi zinawakilisha sehemu za neno zenye maana. Tafsiri hii ya maandishi katika ishara inaweza kupatikana kwa variants ya byte jozi encoding, kama vile vitengo subword.  Byte jozi encoding inajitolea yenyewe kwa NLP kazi kutokana na unyenyekevu wake na kasi; BPE ni vizuri ufanisi kwa ajili ya tokenisation ya maneno, hauhitaji kubwa computational overheads, na bado ni thabiti, na kuifanya kuaminika.
matumizi mbadala kwa byte jozi encoding kando compression itakuwa tokenization. Tokenization inaweza kutumika katika usindikaji lugha ya asili encode ishara ya maneno kwa ajili ya unyenyekevu na kasi katika NLP kazi.