LLM Course documentation
เรียนจบเรื่อง tokenizer แล้ว!
0. ติดตั้งโปรแกรม
1. โมเดล Transformer
2. การใช้งาน 🤗 Transformers
3. การ fine-tune โมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained model)
4. การแบ่งปันโมเดลและ tokenizers
6. ตัวตัดคำจาก 🤗 Tokenizers library
บทนำการเทรน tokenizer จาก tokenizer ที่มีอยู่แล้วความสามารถพิเศษของตัวตัดคำแบบเร็ว (fast tokenizers)การใช้งานตัวตัดคำแบบเร็ว (Fast tokenizers) ใน QA pipelineNormalization และ pre-tokenizationByte-Pair Encoding tokenizationWordPiece tokenizationUnigram tokenizationการสร้าง tokenizer ทีละขั้นตอนเรียนจบเรื่อง tokenizer แล้ว!คำถามท้ายบท
เรียนจบเรื่อง tokenizer แล้ว!
เยี่ยมมาก คุณเรียนจบบทนี้แล้ว!
หลังจากที่ได้เรียนเกี่ยวกับ tokenizer อย่างละเอียดแล้ว คุณจะ :
- สามารถเทรน tokenizer ตัวใหม่ จาก tokenizer อีกตัวที่มีโครงสร้างอยู่แล้ว
- เข้าใจวิธีการใช้ค่า offsets เพื่อ map ตำแหน่งของ token ไปหาค่าช่วงตำแหน่งของมัน(span)ในข้อความหลัก
- รู้ความแตกต่างระหว่าง BPE, WordPiece, และ Unigram
- สามารถผสมผสานแต่ละเครื่องมือจาก 🤗 Tokenizers library เพื่อสร้าง tokenizer ของคุณเองได้
- สามารถนำ tokenizer นั้นไปใช้ใน 🤗 Transformers library ได้