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tiktoken

为OpenAI模型优化的高性能BPE分词器

tiktoken是一款为OpenAI模型优化的BPE分词器。该工具提供快速的文本编码和解码功能,支持多种编码方式,易于集成到Python项目中。相较于其他开源分词器,tiktoken的性能提升了3-6倍。除了标准功能外,tiktoken还包含教育性子模块,有助于理解BPE算法原理。此外,该工具支持自定义扩展,可满足特定应用需求。

gpt-tokenizer - 支持OpenAI模型的TypeScript文本编码器
GithubOpenAITypeScriptgpt-tokenizer开源项目编码器解码器
gpt-tokenizer现作为最完整的开源GPT编解码器,使用TypeScript编写,完全兼容现代JavaScript环境。支持所有OpenAI模型(如GPT-2、GPT-3、GPT-4等),特性包括异步流解码、防内存泄漏、高性能token限制检测以及生成器函数操作。此工具在无全局缓存的情况下,更加高效并且安全。
gpt3-tokenizer - 支持GPT-3和Codex的高性能TypeScript分词库
GPT3 TokenizerGithubOpenAITypeScriptcodexgpt3开源项目
GPT-3 Tokenizer是一款适用于NodeJS和浏览器环境的TypeScript分词库,提供GPT-3和Codex分词支持。确保分词效果与OpenAI Playground一致,利用Map API提高性能,并支持简洁的编码与解码功能。
tokenizers - 文本分词处理工具
GithubTokenizers多语言绑定开源项目性能文本处理调优
tokenizers是一个高效的分词工具,旨在提供快速且多功能的文本处理解决方案。它可以迅速训练新的词汇库并进行分词,使用Rust语言编写以确保高性能。其接口设计简洁易用,适用于研究与生产,全面支持各种文本预处理需求。
tiktok-voice - 开源的TikTok文字转语音Python工具
API接入GithubMP3转换PythonTikTok Text-to-speech API开源项目语音选项
探索TikTok-voice这款强大的Python工具,利用TikTok API高效转换文字为语音。适合Python 3.8或以上环境,提供全面的语音类型和多语种支持。简化您的语音生成过程,从文件读取或直接输入均可。详细信息请见我们的Wiki或Discord。
rust-tokenizers - Rust实现的高性能自然语言处理分词器
Githubrust-tokenizers分词器开源项目性能优化自然语言处理语言模型
rust-tokenizers是一个为现代自然语言处理模型设计的分词器库。该项目支持WordPiece、BPE和Unigram等分词算法,适用于BERT、GPT、RoBERTa等Transformer架构。库提供单线程和多线程处理,并具有Python接口,可用于各类NLP项目的文本预处理。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
tiktok-tts - 在浏览器中生成TikTok文字转语音的开源工具
GithubTikToktiktok-tts开源项目文字转语音浏览器生成器
用于在浏览器中生成TikTok文字转语音的开源工具,支持多语言、语音选项,操作简便适用范围广。
tokenizer_titok_s128_imagenet - 基于PytorchModelHubMixin的开源图像标记化模型
GithubHugging FaceHuggingfacePytorchModelHubMixin图像标记化开源项目机器学习模型模型深度学习
tokenizer_titok_s128_imagenet是一个开源的图像标记化模型,基于Apache-2.0许可。该项目利用PytorchModelHubMixin技术与Hugging Face模型库集成,专注于图像tokenization。它支持PyTorch模型hub功能,为图像处理研究和开发提供了实用工具。项目源码托管于GitHub的1d-tokenizer仓库。
tiny-llama-fast-tokenizer - 测试用途的轻量级语言模型分词器
GithubHuggingface开源项目权重初始化模型模型测试模型评估测试目的随机权重
tiny-llama-fast-tokenizer是一个专为测试目的设计的轻量级语言模型分词器。该项目使用随机权重,主要用于快速验证分词过程。它不适用于实际生产环境,但对于开发者进行初步测试和评估非常有用。这个工具为开发者提供了一个简单的方式来验证和测试分词过程,特别适合在开发初期快速进行概念验证。
bytepiece - 创新高效的字节级Unigram分词工具
BytePieceGithubPythonUnigram分词器压缩率开源项目
BytePiece是一款基于字节的Unigram分词工具,采用创新训练算法实现高压缩率。该工具直接处理UTF-8字节,无需预处理,确保语言无关性。相比SentencePiece,BytePiece具有更高效的随机分词算法,支持多进程训练加速,并采用纯Python实现,便于二次开发。这一工具为自然语言处理提供了纯粹、易扩展的分词方案。
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