ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
Tokenization υπολέξεων
Γλώσσα AI
ΟΔΗΓΟΣ ΓΛΩΣΣΑΣ AI
Το SentencePiece είναι ένα γλωσσικά αγνωστικιστικό tokenizer που μαθαίνει πώς να χωρίζει το ακατέργαστο κείμενο σε κομμάτια υπολέξεων απευθείας από δεδομένα, χωρίς να βασίζεται σε κενά.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Έκανε πολύ πιο εύκολη τη δημιουργία πολύγλωσσων μοντέλων αντιμετωπίζοντας οποιαδήποτε γλώσσα με τον ίδιο τρόπο.
Οι περισσότεροι tokenizers υποθέτουν ότι οι λέξεις χωρίζονται με κενά, τα οποία διαχωρίζονται για γλώσσες όπως τα ιαπωνικά, τα κινέζικα ή τα ταϊλανδικά που δεν τα χρησιμοποιούν. Το SentencePiece, το οποίο κυκλοφόρησε από την Google το 2018, το παρακάμπτει αντιμετωπίζοντας την εισαγωγή ως μια ακατέργαστη ροή χαρακτήρων —περιλαμβανόμενα κενά— και μαθαίνοντας ένα λεξιλόγιο μονάδων υπολέξεων από τα ίδια τα δεδομένα. Αντικαθιστά περίφημα τα κενά με έναν ορατό δείκτη (το σύμβολο meta που μοιάζει με κάτω παύλα), έτσι ώστε το tokenization να είναι πλήρως αναστρέψιμο: μπορείτε πάντα να αναδημιουργήσετε το ακριβές αρχικό κείμενο. Το SentencePiece υποστηρίζει δύο βασικούς αλγόριθμους, την κωδικοποίηση ζεύγους Byte (BPE) και το μοντέλο γλώσσας Unigram, με το τελευταίο να είναι η μέθοδος υπογραφής του. Επειδή δεν χρειάζεται προκαθορισμός ειδικής γλώσσας, ο ίδιος αγωγός λειτουργεί σε εκατοντάδες γλώσσες, γι' αυτό και μοντέλα όπως το T5, το ALBERT και πολλά πολύγλωσσα συστήματα βασίζονται σε αυτό.
Το μοντέλο T5 του Google, το οποίο χρησιμοποιεί ένα λεξιλόγιο SentencePiece εκπαιδευμένο σε πολύγλωσσο κείμενο ιστού.
Δημιουργία διακριτικών ιαπωνικού ή κινέζικου κειμένου που δεν έχει κενά μεταξύ των λέξεων, όπου οι συσκευές που βασίζονται σε λέξεις αποτυγχάνουν.
Δημιουργία ενός ενιαίου κοινόχρηστου λεξιλογίου σε 100+ γλώσσες για ένα πολύγλωσσο σύστημα μετάφρασης.
Ανακατασκευή χωρίς απώλειες της αρχικής εισόδου (συμπεριλαμβανομένου του διαστήματος) από διακριτικά, χρήσιμο για τη δημιουργία κώδικα όπου το κενό διάστημα έχει σημασία.
Το SentencePiece παραμένει ένα εργαλείο για πολύγλωσσα και κωδικοποιημένα μοντέλα λόγω της αντιστρεψιμότητας και της γλωσσικής ουδετερότητάς του. Το πεδίο εξερευνά σταδιακά προσεγγίσεις σε επίπεδο byte και χωρίς tokenizer που παρακάμπτουν εντελώς τα λεξιλόγια των υπολέξεων, με στόχο την άρση των ιδιορρυθμιών του tokenization που βλάπτουν την αριθμητική, τις σπάνιες γλώσσες και τους μεγάλους αριθμούς. Ακόμα κι έτσι, τα σχέδια Unigram και byte-fallback του SentencePiece συνεχίζουν να επηρεάζουν νεότερους tokenizers και η φιλοσοφία του χωρίς απώλειες, εκπαιδεύοντας από ακατέργαστο κείμενο θα παραμείνει θεμελιώδης για το εγγύς μέλλον.
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Το SentencePiece είναι ένα γλωσσικά αγνωστικιστικό tokenizer που μαθαίνει πώς να χωρίζει το ακατέργαστο κείμενο σε κομμάτια υπολέξεων απευθείας από δεδομένα, χωρίς να βασίζεται σε κενά. Έκανε πολύ πιο εύκολη τη δημιουργία πολύγλωσσων μοντέλων αντιμετωπίζοντας οποιαδήποτε γλώσσα με τον ίδιο τρόπο.
Το SentencePiece αντιμετωπίζει την εισαγωγή ως μια ροή ακατέργαστων χαρακτήρων, επομένως λειτουργεί ακόμη και για γλώσσες χωρίς κενά μεταξύ των λέξεων.
Η κωδικοποίηση διαστημάτων ως ορατός δείκτης σημαίνει ότι το αρχικό κείμενο, συμπεριλαμβανομένου του διαστήματος, μπορεί πάντα να ανακατασκευαστεί ακριβώς.
Το SentencePiece προσφέρει κωδικοποίηση Byte-Pair (BPE) και ένα μοντέλο γλώσσας Unigram, με το Unigram να αποτελεί τη μέθοδο υπογραφής του.
Το Unigram ξεκινά με πολλά υποψήφια κομμάτια και αφαιρεί επαναληπτικά εκείνα που συμβάλλουν λιγότερο στην πιθανότητα σώματος χρησιμοποιώντας την Προσδοκία-Μεγιστοποίηση.
Το T5 του Google χρησιμοποιεί ένα λεξιλόγιο SentencePiece, όπως και ο ALBERT και πολλά πολύγλωσσα μοντέλα.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα
ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
Tokenization υπολέξεων
Γλώσσα AI