【LLM拆了再装】 Tokenizer篇

这篇名为"【LLM拆了再装】Tokenizer篇"的文章是为初学者提供的入门指南，帮助他们了解语言模型中的分词概念和应用。这是一个系列文章中的第一篇，旨在以结构化的方式揭示大型语言模型（LLMs）的各个方面，从基本原理到实际实现。作者承诺通过在可以在家用4090 GPU上运行的小型模型上演示整个训练过程，采用实践性方法。 这篇文章通过清晰解释分词的过程脱颖而出，分词是将文本转换为嵌入序列的过程，从将文本分割为标记并为其分配唯一ID开始。它以OpenAI的Tokenizer为例来说明这一过程，使读者能够更直观地理解。这篇指南特别值得注意的是其实用性，因为它不仅解释了理论，还指导了如何应用，这对于想要深入了解LLMs世界的初学者非常有价值。 这篇内容很重要，因为它涉及到LLMs中分词的基础步骤，对于任何对NLP和AI感兴趣的人来说都至关重要。它还暗示了系列中即将涵盖更高级主题的文章，使其成为一个潜在的持续学习资源。如果你是AI或NLP领域的初学者，想要了解语言模型如何处理文本的细节，这篇文章可能是一个很好的起点。- 本文是LLM拆了再装系列的第一篇，旨在让初学者快速了解tokenizer的原理和应用。 - Tokenization是将文本转换为embedding的第一步，即将文本分词并转换为token。 - Tokenization的方法可以是字符级别，适用于没有明显词边界的语言，如中文。 - 以openai的Tokenizer为例，文本会被转换成int类型的列表。 - 最终转换后的文本可以通过token_id进行embedding查找。