PromptPattern
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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
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
自動輸出細化 (AOR) 概念是大型語言模型領域的一個有前途的進步，它提供了一種新穎的方法，透過利用大型
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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
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容接續 AI說書 - Prompt Engineering - 156 | 自動輸出細化範例 2