AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
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。
首先我們先匯入文本，下面程式載入一個包含法國哲學家、科學家和數學家笛卡爾所寫內容的檔案：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition/master/Chapter11/Descartes.txt --output "Descartes.txt"
然後我們讀取檔案並替換換行控制符 \n，得到一個連續的字串：
with open('Descartes.txt', 'r', encoding = 'utf-8') as file:
descartes_book = file.read().replace('\n', '')
我們將使用 Word Tokenizer，Byte-Level Tokenizer 在 Bytes 層級上運行，而 NLTK 中的 word_tokenize 函數將 Text 為 Word，兩種方法都有不同的目的，並在不同的語言粒度級別上運行：
from nltk.tokenize import word_tokenize
import nltk
nltk.download('punkt_tab')
tokens = word_tokenize(descartes_book)
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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。
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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。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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先做個總回顧：
Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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這裡做 Embedding 與 Postional Encoding 的邏輯梳理與結論：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始 - 43
Embed
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我們在AI說書 - 從0開始 - 42中，見識了 Tokenizer 做的事情了，以下來羅列幾個要點：
它將原始文字轉成小寫
有可能將原始文字再進行切割
通常 T
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