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Andrej Karpathy大神的从头构建LLM系列-6(build the GPT Tokenizer)
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主要围绕标记化过程在大型语言模型中的重要性、工作原理、问题和应用展开。技术细节包括:1. 标记化过程将文本转换为令牌序列,是大型语言模型处理文本数据的关键步骤。2. GPT模型在处理非英语文本时,由于分词器设计,可能会出现令牌膨胀,增加文本长度。3. GPT-4的tokenizer在处理Python代码中的空白字符方面有所改进,提高了效率。4. Unicode编码是字符到整数的映射,UTF-8编码是一种可变长度编码,是目前互联网上最常用的编码方式。5. BPE算法通过合并最常见的字节对来创建新的标记,以压缩文本序列。6. 分词器作为文本处理预处理阶段的重要性,包括文本分块、独立处理元素、处理空格和标点符号。7. OpenAI的GPT-2分词器在处理空格时不会合并连续的空格,Tik分词库支持GPT-2和GPT-4。8. GPT-4模型在令牌处理和编码器方面有所变化,包括令牌长度的调整和大小写匹配方式的改变。9. 使用特殊令牌扩展语言模型,并讨论了Tik令牌库和句子库的文本标记化方法。10. 语言模型中句子片段的处理,包括文本拆分、特殊令牌的使用、词汇表构建和标记化过程的设置。11. 语言模型中的词汇表大小、标记化算法、模型压缩技术以及不同模态数据的处理方法。12. 语言模型在处理非英语语言、简单算术、特殊令牌和空格问题时遇到的挑战和问题。13. 不稳定的令牌问题,包括其在Rust代码中的搜索不稳定和本地不稳定令牌。14. 提到了名为spous的层级,将在后续内容中解释其具体功能和发生的事件。
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