Andrej Karpathy：从头构建 GPT Tokenizer

飞书用户8537

2024年2月22日修改

从 OpenAI 离职之后最新的视频教程分享

《从头构建 GPT Tokenizer》

原视频翻译版

【BibiGPT】AI 课代表一键总结：Let's build the GPT Tokenizer

概要

在这个视频中，作者介绍了构建GPT标记化器的过程。标记化是训练大型语言模型时的关键环节，需要将文本转换为令牌序列。作者展示了如何构建和训练分词器，以及处理特殊令牌的方法。​

重点

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⌨️ 标记化是训练语言模型的关键步骤，分词器将输入文本转换为令牌序列。​

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⚙️ 通过合并字符块来减少标记数量，提高模型处理效率。​

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🔄 分词器训练完成后，语言模型将进行第二阶段的训练，将分词器训练的令牌应用到模型中。​

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🌐 了解不同语言和代码混合对于分词器和语言模型训练的影响是重要的。​

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⚡ 特殊令牌的处理以及如何正确设计词汇量对模型性能至关重要。​

#标记化 #分词器 #大型语言模型

问题

1.
训练分词器时如何处理特殊令牌和标点符号？​

2.
在设计词汇量时，如何平衡模型的处理效率与词汇表覆盖率之间的关系？​

3.
分词器和语言模型之间的训练数据如何协作，以确保模型的准确性和效率？​

Andrej Karpathy：从头构建 GPT Tokenizer​