HuggingFace
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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。
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
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延續 AI說書 - 從0開始 - 287 | Tokenizer 重要性範例之資料準備，接著來執行 Tokenization：
sample = open("text
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我們先匯入必須要的程式庫：
!pip install gensim
import nltk
nltk.download('punkt')
import math
i
謝謝您的分享❤️
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只要一切順利，沒有人會去考慮預訓練的 Tokenizer，這就像現實生活中一樣，我們可以多年駕駛一輛車而不去想引擎的問題。然後有一天，車子突然拋錨了，我們才開始試圖找出
