Hier ist ein Artikel über die Verschlüsselung von Bytepaaren. Welche Vorteile hat dieses Konzept außer der Komprimierung?
here is a blurb about byte pair encoding for encryption, what benefits does this concept have besides compression?
An alternate use for byte pair encoding besides compression would be tokenization.  Tokenization can be used in Natural Language Processing to encode tokens of words for simplicity and speed in NLP tasks.
Neben der Komprimierung ist die Tokenisierung eine weitere Anwendungsmöglichkeit für die Kodierung von Bytepaaren.  Die Tokenisierung kann in der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet werden, um Token von Wörtern zu kodieren, um NLP-Aufgaben zu vereinfachen und zu beschleunigen.
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Die Byte-Paar-Kodierung (BPE) oder Digram-Codierung ist eine einfache und robuste Form der Datenkomprimierung, bei der das häufigste Paar zusammenhängender Datenbytes in einer Sequenz durch ein Byte ersetzt wird, das in der Sequenz nicht vorkommt. Um die ursprünglichen Daten wiederherzustellen, ist eine Nachschlagetabelle mit den Ersetzungen erforderlich. Der Algorithmus wurde erstmals von Philip Gage in dem Artikel "A New Algorithm for Data Compression" im Februar 1994 im C Users Journal öffentlich beschrieben.

Eine Variante des Verfahrens hat sich in verschiedenen Bereichen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) als nützlich erwiesen, z. B. bei der Tokenisierung, wie bei Googles SentencePiece und OpenAIs GPT-3. Hier geht es nicht um Datenkomprimierung, sondern um die Tokenisierung von Text in einer bestimmten Sprache, um eine variable Folge von Begriffen aus einem festen Vokabular von Token zu erzeugen. In der Regel werden die meisten Wörter als ein einziges Token kodiert, während seltene Wörter als eine Folge von wenigen Token kodiert werden, wobei diese Token sinnvolle Wortteile darstellen. Diese Übersetzung von Text in Token kann durch Varianten der Bytepaar-Kodierung, wie z. B. Subword Units, gefunden werden.

Die Byte-Paar-Kodierung eignet sich aufgrund ihrer Einfachheit und Geschwindigkeit für NLP-Aufgaben. BPE ist für die Tokenisierung von Begriffen geeignet, erfordert keinen großen Rechenaufwand und bleibt konsistent, was sie zuverlässig macht.
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