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Open AI传奇研究员Andrej Karpathy的新课,教你理解和构建GPT Tokenizer
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新講座(2小時13分鐘):“讓我們構建GPT Tokenizer” 分詞器是LLM流水線中一個完全獨立的階段:它們有自己的訓練集,訓練演算法(位元組對編碼),訓練後實現兩個函數:從字元串到令牌的 encode(),以及從令牌到字元串的 decode()。在本次講座中,我們將從頭開始構建 OpenAI 的 GPT 系列中使用的 Tokenizer。 New (2h13m) lecture: "Let's build the GPT Tokenizer" Tokenizers are a completely separate stage of the LLM pipeline: they have their own training set, training algorithm (Byte Pair Encoding), and after training implement two functions: encode() from strings to tokens, and decode() back from tokens to strings. In this lecture we build from scratch the Tokenizer used in the GPT series from OpenAI.
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