Karpathy’s Tokenizer‑Video jetzt in Text‑ und Code‑Version verfügbar
Anzeige
Der bekannte Deep‑Learning‑Forscher Andrej Karpathy hat ein Video veröffentlicht, in dem er Schritt für Schritt erklärt, wie man einen Tokenizer für GPT‑basierte Modelle erstellt. Für alle, die lieber lesen oder direkt in die Praxis einsteigen wollen, steht nun eine ausführliche Text‑ und Code‑Version zur Verfügung. Die neue Ressource bietet klare Erklärungen, Beispiel‑Code und praktische Tipps, um die Tokenisierung von Textdaten für große Sprachmodelle zu verstehen und anzuwenden.
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.AI
•
Neues CPT‑Filtering: Tokenizer‑basierte Abwehr gegen verschlüsselte Prompts
arXiv – cs.AI
•
Neural‑Netzwerk‑Gewichte in FP8/FP4 verlustfrei komprimiert – bis zu 83 % Speicherersparnis
Towards Data Science
•
Kurze Geschichte von GPT anhand wissenschaftlicher Arbeiten
arXiv – cs.LG
•
Transformer-Modell revolutioniert Risikobewertung aus heterogenen EHR-Daten
arXiv – cs.LG
•
DartQuant: Schnelle Rotationskalibrierung für die Quantisierung von Sprachmodellen
arXiv – cs.AI
•
Neues CNN-Ansatz wählt Modellklassen allein aus Systemantworten