简介:Token、Tokenize和Tokenizer是自然语言处理(NLP)中的核心概念,本文旨在通过简明扼要、清晰易懂的方式,向读者解释这些概念,并分享它们在实际应用中的重要作用。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在自然语言处理(NLP)中,Token、Tokenize和Tokenizer是三个核心概...
huggingface关于tokenize有两个主要的文件:tokenizers库和transformers里的基类。 tokenizers库提供了tokenizer的定义、训练、使用等代码。 transformers提供了预训练模型中使用的tokenizer的实现以及包含共有方法的基类。 这两处的代码比较独立。 tokenizer 这部分我们会介绍tokenizers库的使用和自定义...
tokenizer 释义 n. 分词器;编译器
class PreTrainedTokenizerBase(SpecialTokensMixin, PushToHubMixin) tokenization_utils.py class Trie class ExtensionsTrie(Trie) PreTrainedTokenizer(PreTrainedTokenizerBase) 最简实现 简述 为了方便计算机处理文本,我们常把文本转化为数值的形式。具体操作是把文本分割成有意义的片段,再把这些片段映射为数组,就能够利用...
tokenizer 释义 n. 分词器;编译器
1. 理解Token：Token是一种数据结构，它在计算机科学中广泛应用于各种场景，比如在编程语言中代表文本中的一个元素，如关键字、标识符或符号。2. 解释Tokenize：Tokenize是一个过程，即将文本分割成一系列的Token。这个过程通常在编译器的词法分析阶段进行，用于识别源代码中的基本元素。3. 说明Tokenizer：...
Token是词汇单元，Tokenize是将文本转换为Token序列的过程，Tokenizer是执行Tokenize操作的工具或函数。在自然语言处理和文本分析中，Token通常指的是一个最小的有意义的语言单位。例如，在英文中，一个Token可以是一个单词，如"apple"、"book"等；在中文中，一个Token可以是一个字，如“我”、...
01微软开源了全能的视频Tokenizer VidTok,在连续和离散、不同压缩率等多种设定下,各项指标均显著优于SOTA模型。 02VidTok支持多样化的隐空间且具有灵活的压缩率,同时支持因果和非因果模型,以适应不同的使用需求。 03为此,研究人员采用了高效的混合模型架构设计、先进的量化技术和增强的训练策略。
1 为什么LLM需要Tokenization2 分词粒度2.1 字符级别2.2 word级别2.3 子词级别3 常用Tokenize算法3.1 BPE3.2 WordPiece3.3 Unigram3.4 SentencePiece4 应用与实践:训练古汉语Tokenizer并与Qwen Tokenizer融合4.1 …
Token是一个基本单位，用于表示文本或语言中的信息。在自然语言处理中，Token通常指一个单词、标点符号或其他语言元素。例如，句子"Hello, world!"中的Token可以是"Hello", ",", "world", "!"等。Token是文本分析的基础，通过对文本进行Token化，我们可以将连续的字符序列转化为离散的、有意义的语言...