CookLLM文档基础知识词元化
BPE 训练工程化
会员专享从玩具数据到真实语料：内存优化、并行预分词、增量更新与时间-空间权衡
在权益中心获取代码真实数据训练
在第二章，我们实现了基础 BPE 算法；在第三章，我们学习了 GPT 系列的预分词机制。现在，让我们把它们结合起来，在真实数据上训练一个 tokenizer。
从玩具数据换成真实语料，变的不只是数据量。第二章那份实现每合并一次就重新统计一遍全部字节对，在几百字节的示例上察觉不到，放到 2GB 语料上就是灾难：训练 32K 词表需要约 3 万次合并，每次都全量扫描，总代价是 。按 2GB 语料估算，单机跑完要以天计。
更麻烦的是内存。把整个语料按 word 展开成频次表，Python 的 dict 和 tuple 开销会让 2GB 文本膨胀到十几 GB 常驻内存，很多机器直接 OOM，根本走不到慢的那一步。
所以这一章的重点不是"再写一遍 BPE"，而是把一份能跑的实现改造成能在真实规模下跑完的实现。我们会先建 baseline、让它在真实数据上暴露问题，再逐项优化：
- 构建 baseline：结合第二章的 BPE 算法和第三章的预分词，支持文件输入
- 在 TinyStories 上测试：2GB 数据，32K 词表，看看 baseline 能否胜任
- 分析瓶颈：当数据量增大时，哪里会出问题？
- 逐步优化：分块预分词、增量更新、低频剪枝、检查点机制
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