Link to original video by Andrej Karpathy

Let's build the GPT Tokenizer

Outline Video Let's build the GPT Tokenizer

Tóm tắt ngắn:

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và vấn đề của Token hóa: Người thuyết trình nhấn mạnh tầm quan trọng nhưng cũng sự phức tạp và khó khăn của token hóa trong LLM. Ông cho rằng nhiều vấn đề của LLM bắt nguồn từ token hóa ("A lot of the issues that may look like just issues with the neural network architecture or the large language model itself are actually issues with the tokenization"). Ông đề cập đến các vấn đề như lỗi chính tả, xử lý ngôn ngữ khác kém, tính toán sai, xử lý mã Python kém, và các lỗi liên quan đến khoảng trắng.

Phần 2: Token hóa cấp ký tự (Naive) và BPE: Video ôn lại phương pháp token hóa cấp ký tự đơn giản được sử dụng trong video trước. Sau đó, nó chuyển sang thuật toán BPE, được giải thích chi tiết thông qua ví dụ và hình ảnh minh họa. Video nhấn mạnh việc lựa chọn kích thước từ vựng là một siêu tham số quan trọng cần được tinh chỉnh.

Phần 3: Minh họa bằng ứng dụng web Tik Tokenizer: Người thuyết trình sử dụng ứng dụng web Tik Tokenizer để minh họa cách các chuỗi khác nhau được token hóa bởi các tokenizer GPT-2 và GPT-4. Ông chỉ ra sự khác biệt trong cách xử lý khoảng trắng, chữ hoa, chữ thường, số, và ngôn ngữ khác tiếng Anh. Ông nhấn mạnh sự tùy ý và ảnh hưởng của token hóa đến hiệu suất của mô hình.

Phần 4: Mã hóa UTF-8 và thuật toán BPE: Video giải thích về mã hóa UTF-8 và lý do tại sao BPE được sử dụng để nén các chuỗi byte. Quá trình xây dựng tokenizer BPE được trình bày chi tiết, bao gồm việc tìm cặp byte thường xuyên nhất, hợp nhất các cặp byte, và cập nhật từ vựng. Một đoạn mã Python được sử dụng để minh họa quá trình này.

Phần 5: Mã hóa và giải mã: Video trình bày các hàm Python để mã hóa (encoding) và giải mã (decoding) các chuỗi văn bản sử dụng tokenizer BPE đã được huấn luyện. Các vấn đề tiềm ẩn như mã hóa UTF-8 không hợp lệ được thảo luận và giải pháp được đưa ra.

Phần 6: Tokenizer GPT-2 và GPT-4: Video phân tích tokenizer của GPT-2 và GPT-4, nhấn mạnh sự khác biệt trong cách xử lý khoảng trắng và các biểu thức chính quy được sử dụng để phân chia văn bản. Mã nguồn của GPT-2 được phân tích để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của nó. Thư viện TikToken của OpenAI được giới thiệu như một công cụ hữu ích cho việc token hóa.

Phần 7: Token đặc biệt: Video thảo luận về các token đặc biệt (special tokens) được sử dụng để phân định các tài liệu, đoạn hội thoại, v.v... Ví dụ về các token đặc biệt trong GPT-2 và GPT-4 được đưa ra.

Phần 8: SentencePiece: Thư viện SentencePiece được giới thiệu như một lựa chọn thay thế cho TikToken, có khả năng cả huấn luyện và suy luận. Sự khác biệt giữa SentencePiece và TikToken về cách xử lý các code point và byte được giải thích. Một ví dụ cụ thể về việc huấn luyện và sử dụng SentencePiece được trình bày.

Phần 9: Kích thước từ vựng và mở rộng từ vựng: Video thảo luận về việc lựa chọn kích thước từ vựng và ảnh hưởng của nó đến hiệu suất của mô hình. Quá trình mở rộng từ vựng cho các mô hình đã được huấn luyện trước được giải thích.

Phần 10: Kết luận: Video tóm tắt lại các điểm chính, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu tokenization và các vấn đề tiềm ẩn. Các khuyến nghị về việc lựa chọn và sử dụng các thư viện tokenization được đưa ra. Video kết thúc bằng việc thảo luận về các hướng nghiên cứu trong tương lai, bao gồm việc loại bỏ hoàn toàn tokenization và tích hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau vào mô hình Transformer.