))
LLM Tokenizers, from HFs LNP Course
Αρχειοθετημένη σειρά ("Ανενεργό feed" status)
When?
This feed was archived on May 02, 2025 14:13 (
Why? Ανενεργό feed status. Οι διακομιστές μας δεν ήταν σε θέση να ανακτήσουν ένα έγκυρο podcast feed για μια παρατεταμένη περίοδο.
What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.
Manage episode 448077700 series 3605861
Το περιεχόμενο παρέχεται από το Brian Carter. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Brian Carter ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
This excerpt from Hugging Face's NLP course provides a comprehensive overview of tokenization techniques used in natural language processing. Tokenizers are essential tools for transforming raw text into numerical data that machine learning models can understand. The text explores various tokenization methods, including word-based, character-based, and subword tokenization, highlighting their advantages and disadvantages. It then focuses on the encoding process, where text is first split into tokens and then converted to input IDs. Finally, the text demonstrates how to decode input IDs back into human-readable text.
Read more: https://huggingface.co/learn/nlp-course/en/chapter2/4
71 επεισόδια
Μοίρασέ το
