AI說書 - 從0開始 - 167 | Tokenizer 使用方式

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

• 準備資料集：AI說書 - 從0開始 - 162 | 準備Pretrain模型需要的資料
• 準備必備函數庫：AI說書 - 從0開始 - 163 | 準備Pretrain模型需要的函數庫
• Tokenizer 前言：AI說書 - 從0開始 - 164 | Tokenizer 前言
• 訓練自己的 Tokenizer：AI說書 - 從0開始 - 165 | 訓練自己的Tokenizer
• 保存訓練好的 Tokenizer：AI說書 - 從0開始 - 166 | 保存訓練好的 Tokenizer

既然訓練好一個 Tokenizer，也完成保存的動作，現在我們拿出來用看看：

from tokenizers.implementations import ByteLevelBPETokenizer
from tokenizers.processors import BertProcessing

tokenizer = ByteLevelBPETokenizer("./KantaiBERT/vocab.json", "./KantaiBERT/merges.txt")

以一個句子作為範例：

tokenizer.encode("The Critique of Pure Reason.").tokens

得到以下結果：

另外也可以查看 Token 數目：

tokenizer.encode("The Critique of Pure Reason.")

得到以下結果：

接著我們來把 <s> 放在句首，</s> 放在句尾，詳見 AI說書 - 從0開始 - 164 | Tokenizer 前言，手法如下：

tokenizer._tokenizer.post_processor = BertProcessing(("</s>", tokenizer.token_to_id("</s>")), 
                                                     ("<s>", tokenizer.token_to_id("<s>")))
                                                     
tokenizer.enable_truncation(max_length = 512)

接著我們來看發生什麼事，以同樣一個句子作為範例：

tokenizer.encode("The Critique of Pure Reason.")

得到以下結果：

怎麼 Token 數目由六個變成八個呢？可以進行以下確認：

tokenizer.encode("The Critique of Pure Reason.").tokens

得到以下結果：