AI說書 - 從0開始 - 306 | Token ID 映射顯示

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘

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。


延續 AI說書 - 從0開始 - 304 | WordPiece Tokenization 介紹與偵測 講 WordPiece Tokenizer,而 AI說書 - 從0開始 - 305 | Token ID 映射顯示 則談論 Token ID 映射事宜,今天來談論 Token ID 映射之互動介面:


撰寫程式互動介面:

# Sort the vocabulary by token
sorted_vocab = sorted(vocab_list, key = lambda x: x[0])
filter_widget = widgets.Text(placeholder = 'Filter vocabulary')

def filter_vocabulary(filter_text):
filtered_vocab = [word for word in sorted_vocab if word[0].startswith(filter_text)]
table = tabulate(filtered_vocab, headers = ['Token', 'ID'])
display(widgets.HTML(table))

filter_widget.observe(lambda event: filter_vocabulary(event.new), names = 'value')
display(filter_widget)


結果為:

raw-image


接著輸入一個字符,並且以該字符開頭的單詞將會顯示出來,例如,輸入 "t" 將生成一個輸出,顯示所有以該字母開頭的詞元 ID,如以下摘錄所示:

raw-image


留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
232會員
706內容數
這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
Learn AI 不 BI的其他內容
2025/01/29
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。 在本章中,我們測量了 Tokenization 對 Transformer 模型後續層的影響,Transformer 模型只能關注堆疊的嵌入層和位置編碼子層中的 Tok
2025/01/29
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。 在本章中,我們測量了 Tokenization 對 Transformer 模型後續層的影響,Transformer 模型只能關注堆疊的嵌入層和位置編碼子層中的 Tok
2025/01/28
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。 想要控管 Token ID 映射的品質,有鑑於此,先定義,先定義 Tokenizer: model_name = 'bert-base-uncased' token
Thumbnail
2025/01/28
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。 想要控管 Token ID 映射的品質,有鑑於此,先定義,先定義 Tokenizer: model_name = 'bert-base-uncased' token
Thumbnail
2025/01/25
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 304 | WordPiece Tokenization 介紹與偵測 講 WordPiece Tokenizer,今天來談論 Toke
2025/01/25
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 304 | WordPiece Tokenization 介紹與偵測 講 WordPiece Tokenizer,今天來談論 Toke
看更多
你可能也想看
Thumbnail
創作者營運專員/經理(Operations Specialist/Manager)將負責對平台成長及收入至關重要的 Partnership 夥伴創作者開發及營運。你將發揮對知識與內容變現、影響力變現的精準判斷力,找到你心中的潛力新星或有聲量的中大型創作者加入 vocus。
Thumbnail
創作者營運專員/經理(Operations Specialist/Manager)將負責對平台成長及收入至關重要的 Partnership 夥伴創作者開發及營運。你將發揮對知識與內容變現、影響力變現的精準判斷力,找到你心中的潛力新星或有聲量的中大型創作者加入 vocus。
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 304 | WordPiece Tokenization 介紹與偵測 講 WordPiece Tokenizer,而 AI說書 - 從
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 304 | WordPiece Tokenization 介紹與偵測 講 WordPiece Tokenizer,而 AI說書 - 從
Thumbnail
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。 WordPiece 和 Byte Pair Encoding (BPE) 一樣,以單個字符的詞彙表開始,這樣可以確保任何詞都能被 Tokenization,接著,訓練過
Thumbnail
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。 WordPiece 和 Byte Pair Encoding (BPE) 一樣,以單個字符的詞彙表開始,這樣可以確保任何詞都能被 Tokenization,接著,訓練過
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝、AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示、AI說書 -
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝、AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示、AI說書 -
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News