训练自己的 tokenizer 通常需要以下几个步骤:
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准备数据: 选择一些文本数据作为训练数据, 并将其按照一定的方式拆分成若干个 token, 例如将句子按照空格拆分成单词.
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选择模型: 选择一种适合你的任务的模型, 例如基于字符的模型或基于单词的模型.
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训练模型: 使用你准备的数据来训练你选择的模型, 例如使用机器学习框架训练神经网络.
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评估模型: 使用一些测试数据来评估你训练出来的模型的效果, 并根据评估结果调整模型的超参数或模型结构.
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使用模型: 使用你训练好的模型来处理新的文本数据, 将其拆分成 token.
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