三分鐘學AI (2)
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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。
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
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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
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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
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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
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以下撰寫程式來分辨，Tokenizer 究竟是 WordPiece 還是 BPE：
from transformers import BertTokenizer
m
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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
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Byte Pair Encoding (BPE) 以單個字符的詞彙表開始，然後合併最常見的相鄰字符對，超參數決定了該過程重複的次數。
最終結果是一組合併後的字符，
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Sentence Piece Tokenizer 在 Unigram 語言模型 Tokenizer (見 AI說書 - 從0開始 - 300 | Unigram Lan
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Unigram 語言模型分詞由 Google 開發，它使用 Subword 單元進行訓練，並會丟棄不常見的單元，Unigram 語言模型 Tokenization 是隨
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Transformer 模型是大規模的大型語言模型 (LLMs)，模型的規模和它們執行的任務數量需要高效的 Tokenizer，Subword Tokenizer 是
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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 -
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延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝 及 AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示，我們繼續
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延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝 安裝的各種 Tokenizer，我們來展示其用處：
Sentence Toke
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Transformer 模型通常使用 Byte-Pair Encoding (BPE) 和 WordPiece Tokenization，接著，我們將了解為什麼選擇 S
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替換生僻字詞本身就是一個項目，這項工作是為特定任務和項目保留的，例如，假設公司預算可以支付建立航空知識庫的成本，在這種情況下，值得花時間查詢 Tokenized Dir
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接著展示「pie」及「logic」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "pie"
word2 = "logic"
print("Similarity", s
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接著展示「etext」及「declaration」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "etext"
word2 = "declaration"
print(
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在 AI說書 - 從0開始 - 290 | Tokenizer 重要性範例之展示 2 中，我們給了一個範例，當中包含未知的字詞，假設一個 AI 團隊發現了這個問題並嘗試
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接著展示「corporations」及「rights」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "corporations"
word2 = "rights"
pr
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首先展示「freedom」及「liberty」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "freedom"
word2 = "liberty"
print("Si
