Uma solução central para melhorar a eficiência da divisão de palavras da PNL
Pontos problemáticos do históricoEm tarefas de processamento de linguagem natural, as ferramentas tradicionais de divisão de palavras têm velocidade limitada no processamento de texto em nível de GB, o que afeta seriamente a eficiência do pré-processamento.
Programas básicosOtimização de desempenho usando TokenDagger:
- Adoção do mecanismo de regularidade PCRE2: por
sudo apt install libpcre2-devInstalação de bibliotecas de dependência, 3 a 5 vezes mais rápida em comparação com as implementações padrão - Algoritmo BPE simplificado: reduza as despesas gerais de processamento de tokens especiais e obtenha 4x mais velocidade para texto de código
- Capacidade de processamento paralelo: otimização integrada para texto em lote, aumento da taxa de transferência de arquivos de 1 GB de 300%
Etapas de implementação::
- Substitua o código original do TikToken: basta alterar a instrução de importação para
from tokendagger import encoding_for_model - A fragmentação é recomendada ao lidar com textos longos:
chunks = [text[i:i+1000000] for i in range(0, len(text), 1000000)] - Para arquivos de código, é preferível usar o
encoder.encode(code, is_code=True)Modo de otimização ativado por parâmetro
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da desambiguação lenta de textos em grande escala em tarefas de PLN?
