Встречается на собеседованиях • сегодня

Приведи пример когда обучение своего токенизатора обретает смысл

Обучение своего токенизатора имеет смысл, когда стандартные (например, BPE в GPT или WordPiece в BERT) не учитывают специфику данных. Например, для медицинских текстов с редкими терминами или для кода, где важны пробелы, скобки и другие символы.

Пример с кодом (используя tokenizers из Hugging Face):

python
from tokenizers import Tokenizer, models, trainers

# Инициализация BPE
tokenizer = Tokenizer(models.BPE())
trainer = trainers.BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])

# Обучение на своих данных (например, код на Python)
files = ["code1.py", "code2.py"]
tokenizer.train(files, trainer)

# Сохранение и загрузка
tokenizer.save("custom-code-tokenizer.json")
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы