ここでは、暗号化のためのバイトペアエンコーディングについて紹介していますが、このコンセプトは圧縮以外にどんなメリットがあるのでしょうか？
バイトペアエンコーディング（BPE）またはディグラムコーディングは、シンプルで堅牢なデータ圧縮の一種で、連続するデータの最も一般的なペアを、連続しないバイトに置き換えるものなのだ。元のデータを再構築するためには、置換されたデータのルックアップテーブルが必要なのだ。このアルゴリズムは、Philip Gageが1994年2月にC Users Journalに掲載した記事「A New Algorithm for Data Compression」で初めて公に説明したものなのだ。

GoogleのSentencePieceやOpenAIのGPT-3に見られるように、この技術の一種は、いくつかの自然言語処理（NLP）ドメインにおいて、トークン化などのアプリケーションに有用であることが示されている。ここでは、データの圧縮ではなく、与えられた言語のテキストをトークン化して、固定サイズのトークン語彙から可変の用語シーケンスを生成することが目標なのだ。一般的に、ほとんどの単語は1つのトークンとしてエンコードされますが、稀な単語はいくつかのトークンのシーケンスとしてエンコードされ、これらのトークンは意味のある単語部分を表するのだ。このようなテキストからトークンへの変換は、サブワード単位などのバイトペアエンコーディングのバリエーションで見つけることができます。

バイトペアエンコーディングは、そのシンプルさとスピードから、NLPタスクに適しているのだ。BPEは用語のトークン化に適しており、大きな計算オーバーヘッドを必要とせず、一貫性を保つことができるため、信頼性があるのだ。
圧縮以外のバイトペアエンコードの利用法として、トークン化があるのだ。  トークン化は、自然言語処理において、NLPタスクの簡素化と高速化のために、単語のトークンをエンコードするために使用されるのだ。