Buckets:
| # <i>Tokenizer</i>, coché ! | |
| <CourseFloatingBanner | |
| chapter={6} | |
| classNames="absolute z-10 right-0 top-0" | |
| /> | |
| Bon travail pour finir ce chapitre ! | |
| Après cette plongée en profondeur dans les *tokenizers*, vous devriez : | |
| - être capable d'entraîner un nouveau tokenizer en utilisant un ancien tokenizer comme modèle, | |
| - comprendre comment utiliser les *offsets* pour faire correspondre la position des *tokens* à l'étendue de texte d'origine, | |
| - connaître les différences entre BPE, *WordPiece* et *Unigram*, | |
| - être capable de combiner les blocs fournis par la bibliothèque 🤗 *Tokenizers* pour construire votre propre *tokenizer*, | |
| - être capable d'utiliser ce *tokenizer* dans la bibliothèque 🤗 *Transformers*. | |
| <EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/fr/chapter6/9.mdx" /> |
Xet Storage Details
- Size:
- 836 Bytes
- Xet hash:
- 159b1ad531a3f1afafb10af7d723b4f31059f80405ada942ffcc45504a0ec36a
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.