基于不同预训练Tokenizer训练的新Tokenizer为何生成相同input_id？

这种情况是可能正常的，并非必然会生成不同ID，下面拆解原因和概率：

为什么会出现完全一致的input_id？ #

核心原因是两次训练生成的词汇表完全相同，导致每个token对应的ID一一匹配，主要受以下几个因素影响：

• 分词算法一致：train_new_from_iterator是基于原Tokenizer的分词逻辑重新训练词汇表的。如果你用的两个预训练Tokenizer（比如XLM-roberta-base和另一个同属BPE/Byte-Level BPE体系的Tokenizer）采用的是同一种分词算法，那么训练新词汇表的核心规则（统计子词频率、合并优先级）完全相同。在相同训练语料、相同vocab_size的前提下，最终生成的词汇表排序可能完全一致。
• 特殊token固定占位：大部分Tokenizer的特殊token（比如bos_id=0、eos_id=2这类）会被强制放在词汇表的固定位置，这部分ID天然就会一致。
• 训练语料的特征稳定性：如果你的训练语料中，各子词的频率排序足够稳定，高频子词的优先级完全固定，那么两次训练生成的词汇表中，所有出现的token的排序就会完全匹配，对应ID自然一致。

这种情况发生的概率有多大？ #

概率取决于两个关键变量：

1. 原Tokenizer的分词算法是否相同：
   • 如果两个原Tokenizer用的是同一种算法（比如都是Byte-Level BPE），且训练语料、vocab_size完全相同，这种情况的概率并不低——尤其是当语料的高频子词分布非常集中、稳定时，两次训练的词汇表排序很容易重合。
   • 如果两个原Tokenizer是不同的分词算法（比如一个是WordPiece，一个是BPE），那概率几乎为0，因为分词逻辑不同，生成的子词集合都不一样，更不可能ID完全匹配。
2. 训练语料的随机性：如果训练语料本身有较强的随机性，或者子词频率分布波动大，那么两次训练的词汇表排序可能会有差异，但如果语料足够大且稳定，概率会显著提升。

验证方法 #

你可以直接打印两个新Tokenizer的词汇表，确认是否完全一致：

print(tokenizer1.get_vocab())
print(tokenizer2.get_vocab())

如果输出的token-ID映射完全相同，那就是词汇表一致导致的input_id完全匹配，属于正常情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user21312741