Как обучают LLM: токенизация. Ч.2

https://youtu.be/bNjVxUDZQfM?list=TLGGiagOjvoCXf4xOTAxMjAyNg Этот материал подробно описывает начальные этапы создания больших языковых моделей, фокусируясь на подготовке данных и процессе токенизации. Автор объясняет необходимость очистки огромных массивов информации, таких как Common Crawl, от шума, дубликатов и некачественного контента для формирования чистого корпуса. В тексте сравниваются различные методы разбиения текста: от посимвольного и пословного кодирования до наиболее эффективного алгоритма Byte Pair Encoding (BPE), используемого в моделях семейства GPT. Особое внимание уделяется тому, как токенизаторы преобразуют текст в числовые значения, решая проблему редких слов через субъединицы. На конкретных примерах GPT-2 и GPT-3 демонстрируется важность масштаба данных и структуры обучения, где модель учится предсказывать следующий элемент последовательности. В завершение подчеркивается роль специальных токенов в форматировании запросов для корректного взаимодействия системы с пользователем.