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# <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

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Xet hash:
159b1ad531a3f1afafb10af7d723b4f31059f80405ada942ffcc45504a0ec36a

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.