sub-word tokenizer可以在 char 和 word 之间取得一个平衡。 三种类型 tokenizer 的细致区别本文不做过多阐述。目前业界用的最多的还是 sub-word tokenizer,本文也重点介绍 sub-word tokenizer。 在建立 sub-word tokenizer 时,一个核心问题是如何确定子词的切分规则,比如 translation 这个词,我们可以切分为 [trans...
首先，你需要安装和导入transformers库，这是一个提供了各种预训练模型和工具的开源库¹²。然后，你需要从预训练的gpt2模型中加载tokenizer和model，你可以使用AutoTokenizer和GPT2DoubleHeadsModel类来实现这一功能¹²。接着，你需要给tokenizer添加一些特殊的token，比如[CLS]和[SEP]，这些token可以帮助模型识别...
Tokenizer即分词器是大语言模型pipeline中一个完全独立的阶段。它们有自己的训练集、算法（比如BPE，字节对编码），并在训练完成后实现两个功能：从字符串编码到token，以及从token解码回字符串。为什么我们需要关注它？卡帕西指出：因为LLM中的很多奇怪行为和问题都可以追溯到它。比如：为什么大模型不能处理简单的字符串...
这不,前脚新项目刚上线,后脚全新的教学视频又给大伙整出来了: 这次,是手把手教咱构建一个GPT Tokenizer(分词器),还是熟悉的时长(足足2小时13分钟)。 Ps. 上次讲课还是俩月前的大模型科普。 所谓“卡帕西出手,必属精品”,大伙火速码码码: 今晚的约会取消,卡帕西来了我要去上课(狗头) 再说一遍,付费都买不...
本文详细介绍了 GPT tokenizer 的工作原理。作者Simon Willison 是开源 Web 应用框架 Django 的共同发起人,他也开源了用于探索和发布数据的工具 Datasette。 作者|Simon Willison OneFlow 编译 翻译|贾川 语言大模型(如 GPT-3/4、LLaMA 和 PaLM)使用 token 作为基本单位进行工作。它们接受文本作为输入,将其转换为 ...
首先,它依赖于一种预分词器pretokenizer来完成初步的切分。pretokenizer可以是简单基于空格的,也可以是基于规则的; 分词之后,统计每个词出现的频次供后续计算使用。例如,我们统计到了5个词的词频 ("hug", 10), ("pug", 5), ("pun", 12), ("bun", 4), ("hugs", 5) ...
这次,是手把手教咱构建一个GPT Tokenizer(分词器),还是熟悉的时长(足足2小时13分钟)。 Ps. 上次讲课还是俩月前的大模型科普。 所谓“卡帕西出手,必属精品”,大伙火速码码码: 今晚的约会取消,卡帕西来了我要去上课(狗头) 再说一遍,付费都买不到的这样...
如果你想使用GPT-2 tokenizer来分割文本,你可以参考以下的步骤: 首先,你需要安装和导入transformers库,这是一个提供了各种预训练模型和工具的开源库¹²。 然后,你需要从预训练的gpt2模型中加载tokenizer和model,你可以使用AutoTokenizer和GPT2DoubleHeadsModel类来实现这一功能¹²。
Karpathy新视频又火了:从头构建GPT Tokenizer 丰色 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 技术大神卡帕西离职OpenAI以后,营业可谓相当积极啊。 这不,前脚新项目刚上线,后脚全新的教学视频又给大伙整出来了: 这次,是手把手教咱构建一个GPT Tokenizer(分词器),还是熟悉的时长(足足2小时13分钟)。
✨Tokenizer✨ 🔶 Tokenizer是完全独立于LLM部分的一个环节,它有自己的训练文本数据,需要使用BPE算法训练词典,然后使用Encoder和Decoder在文本和token之间来回转换 ✨字符串到token的转换过程 (utf-8编码)✨ 🔶 string (unicode point) -> bytes (encode by utf-8) -> 每个字节表示一个0~255的十进制整...