Học cách sử dụng tokenizers trong Python
Table of Contents
- Giới thiệu
- Cách token hoạt động
- Cách mã hóa văn bản thành số
- Cách giải mã số về văn bản
- Tokenization và padding
- Tokenization và truncation
- Sử dụng cả padding và truncation
- Sử dụng Transformers Package
- Sử dụng model đã được fine-tune
- Kết luận
Giới thiệu
Trong video này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Tokenization và cách sử dụng tokenizers để biểu diễn văn bản dưới dạng các số. Sử dụng các tokenizers giúp chúng ta xử lý và hiểu được ngôn ngữ trong các mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu về padding và truncation, Hai phương pháp quan trọng trong xử lý token.
Cách token hoạt động
Trước tiên, chúng ta cần hiểu cách token hoạt động. Token là một chuỗi ký tự thường được tìm thấy trong một tập hợp văn bản. Mô hình học để hiểu mối quan hệ thống kê giữa các token này và xuất ra các token kế tiếp trong một chuỗi các token. Ví dụ, nếu chúng ta có câu "Xin chào, bạn có khỏe không?", câu này gồm 6 token. Trong mã hóa bằng token, câu này được biểu diễn thành 6 số tương ứng với từng token.
Cách mã hóa văn bản thành số
Chúng ta cũng có thể mã hóa văn bản thành các số để có thể xử lý dễ dàng hơn. Chúng ta sử dụng một tokenizer để thực hiện quá trình này. Trong ví dụ này, chúng ta sử dụng một mô hình có 7 triệu tham số và lưu trữ nó trong biến tokenizer. Sau đó, chúng ta truyền văn bản cần mã hóa vào tokenizer và nhận được các số tương ứng. Ví dụ, nếu chúng ta truyền vào câu "Xin chào, bạn có khỏe không?", chúng ta sẽ nhận được một danh sách các số biểu diễn các token trong câu.
Cách giải mã số về văn bản
Sau khi chúng ta có các số biểu diễn các token, chúng ta cũng có thể giải mã chúng trở lại thành văn bản gốc. Để làm điều này, chúng ta sử dụng phương thức tokenizer.decode và truyền vào các số được mã hóa. Ví dụ, nếu chúng ta truyền vào danh sách các số từ ví dụ trước, chúng ta sẽ nhận được lại câu "Xin chào, bạn có khỏe không?". Điều này cho thấy rằng việc mã hóa và giải mã giữa văn bản và số là một quá trình kéo dài.
Tokenization và padding
Padding là quá trình làm cho kích thước của các token trở nên giống nhau. Điều này hữu ích khi chúng ta cần xử lý batch dữ liệu có các câu có độ dài khác nhau. Chúng ta có thể sử dụng token "pad" để điền vào các vị trí trống. Khi chúng ta dùng pad token, các câu có độ dài khác nhau sẽ có cùng kích thước.
Tokenization và truncation
Truncation là quá trình cắt bớt các token. Chúng ta có thể cắt bớt từ phía bên phải hoặc bên trái, tùy thuộc vào yêu cầu của chúng ta. Ví dụ, nếu chúng ta cắt bớt từ phía bên phải, chúng ta chỉ lấy một phần của các token ban đầu. Điều này hữu ích khi chúng ta cần giới hạn độ dài của các câu.
Sử dụng cả padding và truncation
Chúng ta cũng có thể áp dụng cả padding và truncation cùng nhau. Điều này có nghĩa là chúng ta sẽ cắt bớt các token không cần thiết và điền vào các vị trí trống với token "pad". Việc này giúp chúng ta làm độ dài của các câu trở nên giống nhau và dễ dàng xử lý.
Sử dụng Transformers package
Để thực hiện các quá trình trên, chúng ta có thể sử dụng gói Transformers. Gói này cung cấp các công cụ và mô hình để xử lý các tác vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Sử dụng model đã được fine-tune
Một phần quan trọng của việc sử dụng tokenizers là sự tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng ta có thể tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình này và sử dụng chúng để giải quyết các vấn đề cụ thể.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về Tokenization và cách sử dụng tokenizers để mã hóa và giải mã văn bản. Chúng ta cũng đã tìm hiểu về padding và truncation, hai phương pháp quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Sử dụng các công cụ và mô hình từ gói Transformers, chúng ta có thể dễ dàng xử lý và hiểu ngôn ngữ từ các mô hình ngôn ngữ lớn đã được fine-tune.
FAQ:
Q: Có thể sử dụng các tokenizers khác nhau không?
A: Có, có nhiều loại tokenizer khác nhau giúp chúng ta làm việc với các ngôn ngữ và mô hình khác nhau.
Q: Tokenization có ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình không?
A: Có, quá trình tokenization có thể làm tăng kích thước dữ liệu và ảnh hưởng đến tốc độ xử lý của mô hình.
Q: Có cần fine-tune mô hình để sử dụng tokenizers không?
A: Không nhất thiết, chúng ta có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ tự nhiên đã được fine-tune sẵn để xử lý văn bản.
resources: