Tự tạo Tokenizer của bạn với Transformers & Tokenizers 🚀

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Tự tạo Tokenizer của bạn với Transformers & Tokenizers 🚀

Mục lục

  1. Giới thiệu về Tokenizer
  2. Cách sử dụng Tokenizer có sẵn từ Hugging Face
  3. Huấn luyện Tokenizer từ đầu
  4. Cách sử dụng các token đặc biệt trong Tokenizer
  5. Xử lý vấn đề Out of Vocabulary
  6. Các thuật toán Tokenization phổ biến
  7. Dự án Big Science

🤖 Trình tạo Tokenizer của riêng bạn với Hugging Face Transformers và Tokenizers

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tạo một Tokenizer riêng của bạn bằng cách sử dụng các thư viện Transformers và Tokenizers từ Hugging Face. Tokenizer là một thành phần quan trọng nằm giữa dữ liệu văn bản và mô hình ngôn ngữ. Nó giúp chuẩn bị dữ liệu theo định dạng được mô hình mong đợi. Trong bài viết, chúng ta sẽ đi từ cách sử dụng Tokenizer có sẵn, sau đó là cách huấn luyện một Tokenizer từ đầu. Cùng khám phá nhé!

Giới thiệu về Tokenizer

Tokenizer là một thành phần quan trọng trong quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nhiệm vụ của Tokenizer là chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là "tokens". Bằng cách làm như vậy, Tokenizer biến đổi một đoạn văn bản thành một chuỗi các số. Một Tokenizer luôn đi kèm với một "từ điển" phiên bản ngược của các tokens, trong đó mỗi token được ánh xạ vào một số duy nhất. Việc này giúp Tokenizer biến đổi một đoạn văn bản thành một chuỗi số duy nhất, vì mô hình ngôn ngữ có thể làm việc chỉ với dữ liệu số.

1. Giới thiệu về Tokenizer

  • 1.1. What is a Tokenizer?
  • 1.2. How does Tokenizer work?
  • 1.3. Tokenization Methods
  • 1.4. Why is Tokenization important?
  • 1.5. Pros and Cons of Tokenization

2. Sử dụng Tokenizer có sẵn từ Hugging Face

  • 2.1. Cài đặt thư viện Hugging Face Transformers và Tokenizers
  • 2.2. Sử dụng Tokenizer từ Hugging Face Transformers
  • 2.3. Tokenization Options and Parameters
  • 2.4. Example: Tokenizing Text with Hugging Face Transformers

3. Huấn luyện Tokenizer từ đầu

  • 3.1. Khái niệm cơ bản về huấn luyện Tokenizer
  • 3.2. Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện
  • 3.3. Xử lý văn bản và tạo từ vựng
  • 3.4. Huấn luyện Tokenizer
  • 3.5. Kiểm tra và sử dụng Tokenizer mới

4. Cách sử dụng các token đặc biệt trong Tokenizer

  • 4.1. Tổng quan về các token đặc biệt
  • 4.2. Thêm các token đặc biệt vào Tokenizer
  • 4.3. Sử dụng token đặc biệt trong văn bản
  • 4.4. Pros và Cons của việc sử dụng các token đặc biệt

5. Xử lý vấn đề Out of Vocabulary

  • 5.1. Vấn đề Out of Vocabulary trong Tokenizer
  • 5.2. Cách sử dụng Byte-Level Tokenizer
  • 5.3. Các phương pháp xử lý Out of Vocabulary

6. Các thuật toán Tokenization phổ biến

  • 6.1. Thuật toán Wordpiece Tokenization
  • 6.2. Thuật toán Sentencepiece Tokenization
  • 6.3. Thuật toán Unigram Tokenization

7. Dự án Big Science

  • 7.1. Giới thiệu dự án Big Science
  • 7.2. Vai trò của Tokenizer trong Big Science
  • 7.3. Những thách thức và cơ hội

📝 Trình tạo Tokenizer của riêng bạn với Hugging Face Transformers và Tokenizers

Một Tokenizer là một công cụ quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó giúp chuẩn bị dữ liệu văn bản để sử dụng cho các mô hình ngôn ngữ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng Tokenizer có sẵn từ Hugging Face và cách huấn luyện một Tokenizer từ đầu. Chúng ta sẽ tìm hiểu về các thuật toán Tokenization phổ biến như Wordpiece và Sentencepiece, cùng với các phương pháp để xử lý vấn đề Out of Vocabulary. Cuối cùng, chúng ta sẽ tìm hiểu về dự án Big Science, nơi Tokenizer đóng một vai trò quan trọng trong việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.