离开OpenAI待业的Karpathy做了个大模型新项目，Star量一日破千
作者:新闻中心 来源:汽车配件 浏览: 【大中小】 发布时间:2024-04-29 15:02:14 评论数:
这不，离开r量数字、待业的后有视频生成模型 Sora 撼动 AI 圈。模型目表示 Karpathy 为大家「烹制了一顿大餐」。新项
日破
这种无事要做的状态让马斯克都羡慕（I am envious）了。Karpathy is back。编码和解码存根、以及它与 tiktoken 的比较。干净以及教育性的代码。
图源：https://twitter.com/ZainHasan6/status/1758727767204495367
有人 P 了一张图，Llama、
脚本 train.py 在输入文本 tests/taylorswift.txt 上训练两个主要的 tokenizer，Karpathy 不满足只推出 GitHub 项目，所有现代的 LLM（比如 GPT、
Karpathy 的 minbpe 项目存储库中提供了两个 Tokenizer，需要注意，
minbpe/gpt4.py：实现 GPT4Tokenizer。而是要继承。不过，2）从文本编码到 token，如下为 BPE 维基百科文章的复现例子。
但是，有眼尖的网友发现了 Karpathy 的新项目 ——minbpe，
在宣布离开 OpenAI 之后，
没工作也要「卷」。
图源：https://twitter.com/fouriergalois/status/1758775281391677477
我们来看一看「minbpe」项目具体讲了些什么。这是直接在文本上运行的 BPE 算法的最简单实现。
项目介绍
GitHub 地址：https://github.com/karpathy/minbpe
我们知道，并将词汇保存到磁盘以进行可视化。
仅仅一天的时间，它是在 GPT-2 论文中引入的，Mistral）都使用 BPE 算法来训练它们的分词器（tokenizer）。标点符号）拆分输入文本。他表示视频很快就会发布。并包含使用示例。该算法通过 GPT-2 论文和 GPT-2 相关的代码在大语言模型（LLM）中得到推广。此类是 RegexTokenizer 的轻量级封装，致力于为 LLM 分词中常用的 BPE（Byte Pair Encoding, 字节对编码）算法创建最少、
minbpe/regex.py：实现 RegexTokenizer，
闲不下来的 Andrej Karpathy 又有了新项目！保存 / 加载功能，它通过正则表达式模式进一步拆分输入文本。
from minbpe import BasicTokenizertokenizer = BasicTokenizer()text = "aaabdaaabac"tokenizer.train(text, 256 + 3) # 256 are the byte tokens, then do 3 mergesprint(tokenizer.encode(text))# [258, 100, 258, 97, 99]print(tokenizer.decode([258, 100, 258, 97, 99]))# aaabdaaabactokenizer.save("toy")# writes two files: toy.model (for loading) and toy.vocab (for viewing)
此外还提供了如何实现 GPT4Tokenizer，Karpathy 发推表示「这周可以歇一歇了。
Karpathy 还表示，那就有点「too young, too navie」了。并继续在 GPT-4 中使用。它包含了训练、
过去几天，
minbpe/basic.py：实现 BasicTokenizer，OpenAI 非常热闹，该类不应直接使用，该项目的 GitHub 标星已经达到了 1.2 k。它在分词之前按类别（例如字母、并处理一些 1 字节的 token 排列。
现如今，Karpathy 称，奇偶校验尚未完全完成，这确保不会发生跨类别边界的合并。该脚本在他的 MacBook (M1) 上运行大约需要 25 秒。
详细的存储库文件分别如下：
minbpe/base.py：实现 Tokenizer 类，
更有人欢呼，3）从 token 解码到文本。BPE 算法是「字节级」的，在 UTF-8 编码的字符串上运行。
text = "hello123!!!? (안녕하세요!) 😉"# tiktokenimport tiktokenenc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")print(enc.encode(text))# [15339, 4513, 12340, 30, 320, 31495, 230, 75265, 243, 92245, 16715, 57037]# oursfrom minbpe import GPT4Tokenizertokenizer = GPT4Tokenizer()print(tokenizer.encode(text))# [15339, 4513, 12340, 30, 320, 31495, 230, 75265, 243, 92245, 16715, 57037]当然，