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Karpathy 新讲座：从零构建 GPT Tokenizer

深入理解 LLM 流水线中 Tokenizer 的独立阶段，从零实现 GPT 的 Tokenizer。

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Karpathy 新讲座：从零构建 GPT Tokenizer
为什么值得读Tokenizers 是 LLM 流水线中常被忽视但至关重要的部分，本讲座填补了这一知识空白。

由 AI 领域知名专家 Karpathy 亲自讲解，内容权威且深入。

关键洞察
  1. Tokenizer 是 LLM 流水线中一个完全独立的阶段，拥有自己的训练集和训练算法。
  2. GPT 系列使用的 Tokenizer 基于字节对编码（BPE）算法。
  3. Tokenizer 训练后实现两个核心函数：encode() 和 decode()，分别用于字符串与 token 之间的转换。
转成行动

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正文与原文对照

原文保真覆盖：全文原文字符：487

新讲座（2小时13分😅）："让我们构建 GPT Tokenizer"

Tokenizer 是 LLM 流水线中一个完全独立的阶段：它们有自己的训练集、训练算法（字节对编码），训练后实现两个函数：从字符串到 token 的 encode()，以及从 token 返回到字符串的 decode()。在本讲座中，我们从零开始构建 OpenAI 的 GPT 系列中使用的 Tokenizer。