diff --git a/docs/chapter5/5.3 训练 Tokenizer.md b/docs/chapter5/5.3 训练 Tokenizer.md
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@@ -78,3 +78,108 @@ Output: ["new", "est"]
 
 这里我们选择使用 BPE 算法来训练一个 Subword Tokenizer。BPE 是一种简单而有效的分词方法，能够处理未登录词和罕见词，同时保持较小的词典大小。我们将使用 Hugging Face 的 `tokenizers` 库来训练一个 BPE Tokenizer。
 
+
+### Step 1: 安装和导入依赖库
+
+首先，我们需要安装 `tokenizers` 库，除此之外还需要安装 `datasets` 和 `transformers` 库，用于加载训练数据和加载训练完成后的 Tokenizer。
+
+```bash
+pip install tokenizers datasets transformers
+```
+
+然后，导入所需的库。
+
+```python
+from tokenizers import Tokenizer
+from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
+from tokenizers.models import BPE
+from tokenizers.trainers import BpeTrainer
+from datasets import load_dataset
+```
+
+### Step 2: 加载训练数据
+
+我们使用 `datasets.load_dataset()` 库加载一个英文文本数据集，用于训练 BPE Tokenizer。这里我们使用 `wikitext` 数据集，包含了维基百科的文章文本。
+
+```python
+dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-103-v1", split="train")
+
+# 准备训练数据
+def batch_iterator(batch_size=1000):
+    for i in range(0, len(dataset), batch_size):
+        yield dataset[i:i + batch_size]["text"]
+```
+
+如果你使用本地的文本数据集，可以将数据加载到一个列表中，然后传入 `batch_iterator()` 函数中。如下所示：
+
+```python
+def load_text_from_files(path_list):
+    text_data = []
+    for file_path in path_list:
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            text_data.extend(file.readlines())
+    return text_data
+
+def batch_iterator(text_data, batch_size=1000):
+    for i in range(0, len(text_data), batch_size):
+        yield text_data[i:i + batch_size]
+
+# 假设你的文件路径列表是
+path_list = ['text_data1.txt', 'text_data2.txt', 'text_data3.txt']
+text_data = load_text_from_files(path_list)
+```
+
+### Step 3: 训练 BPE Tokenizer
+
+（1）初始化tokenizer和trainer。
+
+```python
+tokenizer = Tokenizer(BPE())
+```
+
+（2）定义预处理器
+    
+```python
+tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace() # 使用 Whitespace 预处理器
+```
+
+（3）训练 BPE Tokenizer
+
+```python
+# 设置设置BPE训练器
+trainer = BpeTrainer(vocab_size=32000, min_frequency=2, special_tokens=["<s>", "<pad>", "</s>", "<unk>"])
+# 训练BPE Tokenizer
+tokenizer.train_from_iterator(batch_iterator(), trainer)
+# 保存训练好的 Tokenizer
+tokenizer.save("./output/tokenizer.json")
+```
+
+在训练过程中，我们需要指定 BPE Tokenizer 的参数，如词典大小、最小词频和特殊标记。这些参数可以根据具体的任务和数据集进行调整，以获得更好的分词效果。
+
+### Step 4: 使用训练好的 Tokenizer
+
+（1）使用 Tokenizer 加载训练好的 Tokenizer
+
+训练完成后，我们可以使用训练好的 Tokenizer 对文本进行分词。首先，我们需要加载训练好的 Tokenizer。
+
+```python
+tokenizer = Tokenizer.from_file("./output/tokenizer.json")
+```
+
+使用 Tokenizer 对文本进行分词
+
+```python
+# 测试tokenizer
+encoding = tokenizer.encode("how old are you?heiheihei")
+print(encoding.tokens)
+print(encoding.ids)
+
+# ['how', 'old', 'are', 'you', '?', 'hei', 'hei', 'hei']
+# [2680, 1575, 1354, 2458, 34, 25088, 25088, 25088]
+```
+
+在这个例子中，我们使用训练好的 Tokenizer 对输入文本进行分词，得到了分词后的 token 序列。每个 token 都有一个对应的 id，可以用于后续的模型训练和推理。
+
+（2）使用 transformers 库加载 Tokenizer
+
+首先我们