《怎么让英文大语言模型支持中文(1)》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《怎么让英文大语言模型支持中文(1)》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《怎么让英文大语言模型支持中文(1)》电子书下载：

这篇文章详细介绍了如何让英文大语言模型支持中文，主要通过构建中文tokenization来实现。以下是文章的主要内容：

为什么需要构建中文tokenization
1. 英文大语言模型对中文支持不友好
​​原因​​：大多数LLMs主要以基于llama家族的模型为主，这些模型主要训练语料为英文语料，中文语料占比较少。

2. 解决方法
​​扩充vocab​​：利用《斗破苍穹》作为语料，扩充vocab里面的词以对中文进行token化。

如何对原始数据预处理
1. 数据加载
​​代码讲解​​：使用Python代码加载《斗破苍穹》原始数据，并将其转化为一句或多句话，同时过滤掉换行和无效内容。

2. 数据写入
​​代码讲解​​：将预处理后的数据写入新的文件corpus.txt。

如何构建中文的词库
1. 安装sentencepiece
​​命令​​：使用pip install sentencepiece安装sentencepiece库。

2. 训练中文词库
​​代码讲解​​：使用sentencepiece训练中文词库，设置词表大小为50000，并指定用户自定义符号。

如何使用transformers库加载sentencepiece模型
1. 加载模型
​​代码讲解​​：使用Python代码加载sentencepiece模型，并将其保存为新的模型文件。

2. 测试模型
​​代码讲解​​：使用测试文本验证模型的正确性，确保中文分词效果良好。

如何合并英文词表和中文词表
1. 加载英文词表
​​代码讲解​​：加载基于llama家族的英文词表。

2. 添加中文词表
​​代码讲解​​：将中文词表中的新词添加到英文词表中，并保存为新的词表文件。

3. 测试合并后的词表
​​代码讲解​​：使用测试文本验证合并后的词表的正确性，确保中英文分词效果良好。

怎么使用修改后的词表
1. 重新从头开始训练
​​步骤​​：使用AutoConfig和LlamaTokenizer重新从头开始训练模型。

2. 保留原始模型embedding
​​步骤​​：找到新词表和旧词表id之间的映射关系，将新词表中的旧词用原始模型的embedding替换，并进行相应的初始化。

总结
1. 构建中文tokenization的步骤
​​步骤​​：使用sentencepiece训练中文词表，使用transformers加载sentencepiece模型，合并中英文词表，并在模型中使用新词表。
2. 关键点
​​扩充vocab​​：利用《斗破苍穹》扩充vocab。
​​合并词表​​：将中文词表中的新词添加到英文词表中，并保存为新的词表文件。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《怎么让英文大语言模型支持中文(1)》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！