파이썬에서 토크나이저 마스터하기

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파이썬에서 토크나이저 마스터하기

목차

  1. M GPT가 토큰을 어떻게 활용하는지 이해하기
    • M GPT의 토큰 활용에 대한 경험 공유
    • 오픈 소스 솔루션 탐색 필요성
    • 로컬 LLMS와 M GPT 함께 사용하기
  2. 토큰화(tokenization)의 개념과 프로그래밍적 이해
    • 파이썬과 판다스 설치하기
    • 토큰화를 위한 Transformers 라이브러리 설치하기
    • 샘플 문장의 텍스트를 토큰화하고 숫자로 변환하기
    • 토큰화된 텍스트를 다시 원래 문장으로 디코딩하기
    • 여러 문장을 함께 토큰화하기
    • 토큰 길이 조절을 위한 패딩과 절단(truncation)
    • 패딩과 절단을 함께 사용하여 토큰 길이 맞추기
  3. 로컬 LLMS와 M GPT의 통합을 위한 미래 계획

M GPT가 토큰을 어떻게 활용하는지 이해하기 💡

M GPT은 많은 토큰을 사용하여 작업하는데, 오늘은 제가 M GPT와 로컬 LLMS를 사용하려다가 토큰 제한에 부딪혔던 경험을 공유하려고 합니다. M GPT가 너무 많은 토큰을 사용하여 제한을 초과하는 경우, 가능한 빨리 오픈 소스 솔루션을 찾아야 할 필요성이 있다고 생각합니다. 곧 영상에서는 M GPT와 로컬 LLMS를 함께 사용하는 방법에 대해 자세히 알려드릴 예정입니다. M GPT에 대해 더 알고 싶은 경우, 해당 영상을 확인해주세요. 또한, autogen에 대해 자세히 알고 싶은 경우 다른 영상을 확인해주세요. 이에 대한 링크를 설명란에 첨부하겠습니다. 이제 우리는 토크나이저에 대해 알아보도록 하겠습니다.

토큰화(tokenization)의 개념과 프로그래밍적 이해 💡

파이썬을 설치해야 합니다. python.org에 접속하여 버전 3.11 미만을 다운로드하세요. Visual Studio도 설치해야 합니다. 이미 설치되어 있다면 Visual Studio를 열어주세요. 그리고 새로운 폴더를 생성하고 가상 환경을 만들어주세요. 이제 제공된 파이썬 파일을 실행해보겠습니다. 해당 파일에는 토큰화의 단계별 코드가 준비되어 있습니다. 우리는 판다스와 Transformers 라이브러리를 설치해야 합니다. 그 후, 토크나이저를 사용하여 텍스트를 숫자로 변환하는 과정을 실행해 볼 것입니다. 변환된 텍스트를 다시 원래 문장으로 디코딩해보며 토큰화 개념을 이해하게 됩니다. 더불어 여러 문장을 함께 토큰화하고 패딩(padding)과 절단(truncation)을 사용하여 토큰의 길이를 조절하는 방법도 알아보겠습니다.

로그인하시고 이쪽으로 영상을 참고하시면 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다. 이제 토큰화와 관련된 프로그래밍적인 내용들을 실행해보겠습니다. 토큰화에 대한 다양한 메소드를 사용하여 텍스트를 변환하고, 디코딩된 토큰을 다시 텍스트로 변환하는 과정을 살펴볼 것입니다. 또한, 여러 문장을 함께 토큰화하는 방법과 패딩(padding) 및 절단(truncation)을 사용하여 토큰 길이를 조절하는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

이와 같은 간단한 예제와 기본 개념을 통해 AI에 대한 기본 개념을 익히기 위해 동영상을 제작하기로 결정했습니다. 앞으로 더 많은 동영상을 통해 기본 개념을 익히고, 로컬 LLMS와 M GPT를 통합하는 방법에 대해 더욱 자세히 알려드릴 예정입니다. 만약 이러한 동영상을 선호하신다면 구독하고 좋아요를 눌러주시고, 이 동영상을 가족과 친구들과 공유해주시기 바랍니다. 제 이름은 [호스트 이름]이었습니다. 다음 동영상에서 뵙겠습니다.

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