1、编译器定义 将高级别语言翻译成更底层的机器可执行的语言 2、工业级编译器的编译过程 编译过程分前端和后端两个阶段 2-1前端 前端即parser:将源代码翻译成中间代码,以便给后端程序进一步处理 parser过程分两个步骤 词法分析即tokenize 词法分析的目标是把人类语言简单处理一下告诉计算机这些词都是什么含义 比如把i...
在输出中,第一列是行/列坐标的范围,第二列是令牌的名称,最后一列是令牌的值。 在输出中,tokenize 模块隐含了一些不在文件中的标记。 utf-8 的 ENCODING 标记,末尾有一个空行,DEDENT 关闭函数声明,ENDMARKER 结束文件。tokenize 模块是用纯 Python 编写的,位于 CPython 源代码中的Lib/tokenize.py中。 重要提示...
python prepro_tinyshakespeare.py 输出：Saved 32768 tokens to data/tiny_shakespeare_val.bin Saved 305260 tokens to data/tiny_shakespeare_train.bin .bin 文件是 int32 数字的原始字节流，使用 GPT-2 tokenizer 标记 token ID，或者也可以使用 prepro_tinystories.py tokenize TinyStories 数据集。原则上，ll...
*Entry: * char *string - string to tokenize, or NULL to get next token * char *control - string of characters to use as delimiters * *Exit: * returns pointer to first token in string, or if string * was NULL, to next token * returns NULL when no more tokens remain. * *Uses: ...
首先,strtok() 返回的是C字符串指针。null terminator是在里面的。 然后,第一次使用strtok()的时候,把待tokenize的字符串指针pass进去。 以后再继续tokenize这个字符串的时候,第一个参数一定必须是NULL 不然会很惨的。 你看,前几个token看上去都不错,但我们回过头来看原本的str的时候,就发现它只含有第一个token了...
.bin 文件是 int32 数字的原始字节流,使用 GPT-2 tokenizer 标记 token ID,或者也可以使用 prepro_tinystories.py tokenize TinyStories 数据集。 原则上,llm.c 到这一步已经可以训练模型。然而,基线 CPU/fp32 参考代码的效率很低,从头开始训练这些模型不切实际。因此,这里使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重进行...
tokenize 模块是用纯 Python 编写的,位于 CPython 源代码中的Lib/tokenize.py中。重要提示:CPython 源代码中有两个 tokenizers:一个用 Python 编写,上面演示的这个,另一个是用 C 语言编写的。用 Python 编写的被用作实用程序,而用 C 编写的被用于 Python 编译器。但是,它们具有相同的输出和行为。用 C 语言...
.bin 文件是由 int32 数字组成的原始字节流,用 GPT-2 tokenizer 表示 token ID。你也可以使用 prepro_tinystories.py 对 TinyStories 数据集进行 tokenize。 原则上,按照步骤走到这里就可以训练模型了。 不过,Andrej Karpathy 表示,CPU/fp32 基准参考代码的效率很低,从头开始训练这些模型还不太现实。相反,他使...
.bin 文件是 int32 数字的原始字节流,使用 GPT-2 tokenizer 标记 token ID,或者也可以使用 prepro_tinystories.py tokenize TinyStories 数据集。 原则上,llm.c 到这一步已经可以训练模型。然而,基线 CPU/fp32 参考代码的效率很低,从头开始训练这些模型不切实际。因此,这里使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重进行...
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