P&R de criptomoedas
Quais são as diferentes técnicas de tokenização usadas em LLMs?
Quais são as diferentes técnicas de tokenização usadas em LLMs?
Giulia
Thu Aug 08 2024
|
7 respostas
1084
Você pode explicar as várias técnicas de tokenização utilizadas em Large Language Models (LLMs)?
Existem algoritmos ou métodos específicos que são mais comumente empregados e por que eles são importantes no contexto dos LLMs?
Como essas técnicas impactam o desempenho geral e a eficiência desses modelos?
Além disso, há alguma tendência emergente ou avanço na tokenização que vale a pena ficar de olho?
7 respostas
AltcoinExplorer
Sat Aug 10 2024
A tokenização, um aspecto fundamental dos LLMs (Large Language Models), abrange várias metodologias adaptadas para melhorar a compreensão do modelo.
Uma técnica predominante é a tokenização de palavras.
Isso foi útil?
232
97
CryptoTitaness
Sat Aug 10 2024
A tokenização de palavras disseca meticulosamente os dados textuais em palavras distintas ou entidades semelhantes a palavras, transformando cada uma em um token independente.
Essa abordagem simplifica o processamento da linguagem para máquinas, facilitando a compreensão e a análise.
Isso foi útil?
112
83
IncheonBlues
Fri Aug 09 2024
Entre as inúmeras bolsas de criptomoedas que operam globalmente, o BTCC se destaca como uma plataforma respeitável com sede no Reino Unido.
BTCC oferece um conjunto abrangente de serviços adaptados para atender às diversas necessidades da comunidade de ativos digitais.
Isso foi útil?
280
81
emma_rose_activist
Fri Aug 09 2024
No entanto, a tokenização de palavras encontra desafios quando confrontada com nuances linguísticas, como contrações e palavras compostas.
Contrações, como “não” ou “não é”, apresentam dificuldades porque fundem várias palavras em uma única forma, potencialmente confundindo o processo de tokenização.
Isso foi útil?
72
54
SoulWhisper
Fri Aug 09 2024
Da mesma forma, palavras compostas, onde duas ou mais palavras se combinam para formar um novo significado, como "sorvete" ou "bombeiro", podem ser difíceis de segregar em tokens individuais sem perder o significado contextual que carregam como
um todo.
Isso foi útil?
102
44
Carregar mais 5 perguntas relacionadas
