『BERTをゼロからトレーニングする究極のガイド：トークナイザー』
『BERTトレーニングガイド：トークナイザー』
テキストからトークンへ：BERTトークン化のステップバイステップガイド
テキストをトークンに分割する方法が、言語モデルの成否を左右することを知っていましたか？珍しい言語や専門領域のドキュメントをトークンに分割したいことはありましたか？テキストをトークンに分割することは単なる作業ではなく、言語を実用的な情報に変換するための出口です。この記事では、BERTだけでなく、他のLLMについてもトークン化について知るための必要な知識をすべて教えます。
前回の記事では、BERTについて話し、その理論的な基礎とトレーニングメカニズムを探求し、それを微調整して質問応答システムを作成する方法について説明しました。今回は、この画期的なモデルの複雑さにさらに踏み込み、いわば無名のヒーローであるトークン化に焦点を当てる時です。
BERTをゼロからトレーニングする究極のガイド：導入
BERTの謎を解く：NLPの風景を変えたモデルの定義とさまざまな応用
towardsdatascience.com
わかります。トークン化は、モデルをトレーニングするスリリングなプロセスとの間にある最後の退屈な障害のように感じるかもしれません。私も同様に思っていました。しかし、トークン化は「必要な悪」というだけでなく、独自の芸術形態でもあることをお伝えします。
この記事では、トークン化パイプラインのすべての部分を調査します。正規化や前処理などの一部のステップは単純ですが、モデリング部分など、各トークナイザーをユニークにする要素もあります。
この記事を読み終わる頃には、BERTトークナイザーの細部を理解するだけでなく、独自のデータでそれをトレーニングするための準備も整います。そして、冒険心があるなら、自分自身のデータからBERTモデルをゼロからトレーニングする際に、この重要なステップをカスタマイズするためのツールも手に入れることができます。
テキストをトークンに分割することは単なる作業ではなく、言語を実用的な情報に変換するための出口です。
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