() MESSAGE(STATUS "Copying tokenizers to '${CMAKE_BINARY_DIR}/tokenizers'.") FILE(COPY o200k_base.tiktoken cl100k_base.tiktoken p50k_base.tiktoken r50k_base.tiktoken tokenizer.model tokenizer_llama3.1.model DESTINATION "${CMAKE_BINARY_DIR}/tokenizers") MESSAGE(STATUS "Tokenizers copied....
Tiktoken是一个用于计算文本中单词数量的Python库。它可以帮助您确定一段文本中包含的单词数量,用于文本处理和分析。 要使用Tiktoken库,您需要安装它,并且需要Python版本3.6或更高。以下是如何使用Tiktoken的基本步骤: 安装Tiktoken: 您可以使用pip来安装Tiktoken。在命令行中运行以下命令: pip install tiktoken 使用Ti...
/* https://github.com/kojix2/tiktoken-c */ /* Warning, this file is autogenerated by cbindgen. Don't modify this manually. */ #include <stdarg.h> #include <stdbool.h> #include <stddef.h> #include <stdint.h> #include <stdlib.h> typedef struct CFunctionCall { const char *name;...
Tiktoken是一个Python库,用于统计文本中的词汇、字符和句子的数量。它可以帮助你快速分析文本的特征,如词频、句子长度等,对于文本挖掘和自然语言处理任务非常有用。 本文将介绍如何使用Tiktoken来统计文本中的词汇、字符和句子的数量,并提供一些示例代码来演示其使用方法。 安装 你可以使用pip来安装Tiktoken库,运行以下...
tiktoken是一个开源的中文分词工具,它基于最大匹配算法和字典树的方法来实现中文分词。本文将介绍tiktoken中文分词工具的原理及其运行过程。 2. 最大匹配算法 最大匹配算法是一种常用的中文分词算法,它基于词典中最长的词汇进行切分。tiktoken利用了最大匹配算法来进行分词。 具体而言,tiktoken首先将待切分的句子按照...
针对你遇到的错误信息“max retries exceeded with url: /encodings/cl100k_base.tiktoken”,这里有几个可能的解决步骤和考虑因素: 分析错误信息: 错误表明在尝试从URL /encodings/cl100k_base.tiktoken 获取数据时,连接尝试超过了最大重试次数。 这通常是由于网络问题、服务器响应超时或URL不正确导致的。 检查网络...
mob64ca12efd81c 2023-10-10 06:57:58 128阅读 Python的tiktoken库 # 如何使用Python的tiktoken库 ## 1. 简介 在开始之前,让我们首先了解一下tiktoken库。tiktoken是一个用于统计文本中词汇数量和字符数量的Python库。它可以帮助开发者对文本数据进行处理和分析,尤其是在自然语言处理和文本挖掘领域。 ## 2....
C.advise us to watch Lao Qiao's short videos D.show people can learn something through short videos【小题3】What do the researchers ask us to do? ___ A.Make full use of short videos to have fun. B.Try to spend less time on short videos. C.Make some short ...
CA.When people usually watch short videos.B.How many people use the Internet in all.C.What people think of short videos.D.Why people like making short videos in their free time. 答案(1)细节理解题。根据第一段Tik Tok(抖音) has more than 800 million users around th...
替换wasm 版本的 token 计算,性能大幅度提高。100w token 计算从3.9s -> 1s 修复 - rerank histories问题 重排使用的reRankQuery变量处理有误导致带有历史对话的场景下数据召回失败 #1495