Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно What Is Tokenization in AI? Understanding Tokenization for Large Language Models или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
In this quick tutorial, we explore the concept of tokenization, a critical process in large language models. Learn how words are broken into tokens, why this is essential for AI efficiency, and how different tokenization techniques influence outcomes. This video provides practical examples using OpenAI’s official tokenizer tool and sets the stage for upcoming lessons focused on full-word analysis. Course Link HERE: https://community.superdatascience.co... You can also find us here: Website: https://www.superdatascience.com/ Facebook: / superdatascience Twitter: / superdatasci Linkedin: / superdatascience Contact us at: [email protected] Chapters: 00:00 Introduction to Tokenization 00:30 How Words Are Broken into Tokens 01:05 The Efficiency of Tokenization 01:41 Examples of Tokenization in Practice 02:15 Tokenization Techniques Explained 02:46 Rule of Thumb for Tokenization 03:20 Focus on Full Words in This Course 03:48 Conclusion and Additional Resources From this video, you will learn: What Tokenization Is: An introduction to the concept of tokenization and how it is used in large language models like GPT-4. How Words Are Broken Into Tokens: Examples of how words, special characters, and spaces are split into tokens for efficient text processing. *Why Tokenization Matters: *The role tokenization plays in balancing efficiency and accuracy in AI language models. Different Tokenization Techniques: An overview of techniques such as byte-pair encoding, word-piece, and character-level tokenization. Practical Application: A demonstration using OpenAI’s tokenizer tool to see how text is tokenized in real-time. Helpful Rules of Thumb: Insights like how one token corresponds to approximately four characters in common English text. Background Knowledge for Future Learning: Understanding tokenization as a foundation for more advanced concepts in natural language processing (NLP) and AI development. #AI #Tokenization #MachineLearning #ArtificialIntelligence #NaturalLanguageProcessing #OpenAI #GPT4 #DataScience #Tutorial #TechExplained #AIModel #DeepLearning #LanguageModel #TextProcessing #Educational