ChatGPT与GPT-4释出已经很久了,大家的讨论主要集中在ChatGPT和GPT-4模型本身上及其影响上,对于ChatGPT和GPT-4底层的Vocabulary与Tokenizer的讨论似乎并不太多。实际上,在早前OpenAI已经悄悄在自家的tokenizer工具包tiktoken上公开了ChatGPT和GPT-4的词表和tokenizer。 https://github.com/openai/tiktokengithub.com...
Tiktokenizer 在线工具 https://tiktokenizer.vercel.app/ gpt-tokenizer 截图,点击这里访问 支持cl100k_base and p50k_base 编码的库(也就是GPT-4和GPT-3.5) Javascript: https://github.com/niieani/gpt-tokenizer https://www.npmjs.com/package/gpt-tokenizer Python https://github.com/openai/tiktoken ...
对这个问题原因的最自然猜测是:这个token 177431的训练明显不足,导致模型对此几乎等同于随机输出。 但问题来了,tokenizer的词表本就是选择语料中常见的片段,可为什么会出现在词表中,而且是在全球所有语言中前20w的词表中的词,却会出现训练不足的情况?不止对于这一个token,对于其他一些明显在语料清洗中会被过滤的内...
得益于与 GPT-4o 共享的改进版分词器(tokenizer),在处理非英语文本时更加经济高效。 📌 tiktoken tiktoken[3]是 OpenAI 开源的一个快速分词器。当给定一个文本字符串(如“tiktoken is great!”)和一种编码方式(如“cl100k_base”),分词器可以将文本字符串拆分为一系列 token(如[“t”,“ik”,“token”...
OpenAI的tokeniser是tiktoken,指定encoding和语言可以取出这个语言的所有token,运行以下代码可以抓取中文词表...
importtiktokenimportlangdetectT = tiktoken.get_encoding("o200k_base") length_dict = {} foriinrange(T.n_vocab):try:length_dict[i] = len(T.decode([i]))except:pass # Sort by lengthlength_dict = dict(sorted(length_dict.items(), key=lambdaitem: -item[1])) ...
但是Tokenizer的改变也不全是正向的。 因为单token表达的意义或者叫concept变大,词表单个词(甚至有些词接近短句)就会变大,它就没被分开。结合中文训练语料清洗不完善,毕竟是老外,对中文的过滤有点问题也正常,就会出现下图这种问题。 你也可以尝试着自己跑一跑比如词表里的长词,会发现: ...
这些模型的分词器(Tokenizer)3和3.1版本使用的是TikToken-based,而之前的版本使用的是Sentencepiece。 主要特点 405B参数模型: Llama 3.1的405B参数模型是首个公开可用的超大规模模型,在一般知识、可控性、数学能力、工具使用和多语言翻译方面都表现出色,能够与顶级人工智能模型相媲美。 8B和70B参数模型: 这两个模型具...
终究还是他们背后的tokenizer的问题。OpenAI用的是tiktoken这个库,而这个库是基于BPE算法的,大家有兴趣...
TokenizerLibV1_3_3_CountTokensKing(...)edy. [275]7,261.6 ns7,241.6 ns1.093.08990.14500.007619344 B37.20 Tiktoken_CountTokensKing(...)edy. [275]3,216.1 ns3,189.9 ns0.490.6447--4064 B7.82 SharpTokenV2_0_1_EncodeEncode1. (...)57. [19866]613,700.9 ns612,821.4 ns1.002.9297--20115 ...