ここに暗号化のためのバイトペアエンコーディングについての説明があるが、このコンセプトには圧縮以外にどのような利点があるのか？
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、データ圧縮のシンプルで堅牢な形式である。元のデータを再構築するには、置換バイトのルックアップテーブルが必要である。このアルゴリズムは、1994年2月にC Users Journalに掲載された記事「A New Algorithm for Data Compression」において、Philip Gageによって初めて公に説明された。

GoogleのSentencePieceやOpenAIのGPT-3に見られるように、この手法の一種は、トークン化などの用途で、いくつかの自然言語処理（NLP）領域で有用であることが示されている。ここでの目的はデータ圧縮ではなく、与えられた言語のテキストをトークン化し、固定サイズのトークン語彙から可変の用語列を生成することである。一般的に、ほとんどの単語は単一のトークンとしてエンコードされるが、まれ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る。このようなテキストからトークンへの変換は、サブワード単位のようなバイトペアエンコーディングの変形によって見つけることができる。

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タスクに適しています。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、一貫性が保たれるため信頼性があります。
圧縮以外のバイトペアエンコーディングの用途としては、トークン化がある。  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できる。