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tiktoken

为OpenAI模型优化的高性能BPE分词器

tiktokenBPEOpenAI分词器性能优化Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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bert-base-chinese-ws - BERT基础中文分词模型提升自然语言处理效率
BERTCKIPGithubHuggingfacetransformer模型开源项目模型繁体中文自然语言处理
CKIP实验室开发的BERT基础中文分词模型提供高效的中文文本处理功能，包括分词、词性标注和命名实体识别。该模型支持繁体中文，适用于多种自然语言处理任务。为获得最佳性能，推荐使用BertTokenizerFast作为分词器。该开源项目的详细信息和使用指南可在GitHub上查阅。
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GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理
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Douyin_TikTok_Download_API - 多平台视频数据爬取工具 支持API调用和批量解析下载
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Douyin_TikTok_Download_API是一款支持抖音、TikTok和Bilibili的数据爬取工具。基于PyWebIO、FastAPI和HTTPX构建，提供Web端批量解析、API调用和iOS快捷指令等功能。可实现视频无水印下载、用户信息获取、评论数据提取等操作。该工具支持异步处理，具有高性能和易用性。
BlitzToksAI - 智能TikTok短视频创作工具
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BlitzToksAI是一款智能TikTok视频制作工具。该平台运用人工智能技术，将创意转化为精美的短视频内容。用户只需输入脚本或选择主题，系统即可自动生成包含旁白、图像和音乐的完整视频，无需复杂的编辑技能。BlitzToksAI采用灵活的积分制，按需付费，无需订阅。这一工具能有效节省时间和成本，同时帮助用户提升社交媒体影响力。
Tiktok-uploader - Python脚本实现TikTok视频自动上传与排程
GithubPython脚本TikTok上传视频开源项目自动化视频调度
Tiktok-uploader是一个基于Python3的开源项目，用于自动化TikTok视频上传和排程。该工具支持基本视频上传和高级排程功能，主要面向商业账户用户。通过提供TikTok会话ID、视频文件及相关信息，用户可以方便地管理内容发布。Tiktok-uploader既可通过命令行使用，也可作为模块集成到其他Python项目中，有助于提高内容创作者的工作效率。
llama-tokenizer-js - 在浏览器和Node环境中高效实现LLaMA模型的分词
GithubJavaScriptLLaMAllama-tokenizer-jsnpmtokenizer开源项目
Llama-tokenizer-js 是一款JavaScript客户端分词器，适用于LLaMA 1和LLaMA 2模型，并支持TypeScript。该工具无依赖、易于使用，专为客户端准确计算token数量设计。利用优化的BPE算法实现高效运行时间和小巧包大小。支持浏览器和Node环境，并提供便捷的demo和详细使用说明。
tika - 多功能文档解析和信息提取工具包
Apache TikaGithubJava工具包元数据提取开源项目文本内容提取
Apache Tika是一款开源的文档解析和信息提取工具包，支持多种文件格式。它能够检测文件类型，提取元数据和结构化文本内容，并提供统一的API接口。Tika基于Java 11开发，采用Maven构建系统，提供独立应用程序和可集成的jar包。该项目由Apache软件基金会维护，具有活跃的社区支持和持续的更新。Apache Tika广泛应用于内容管理系统、搜索引擎和数据分析领域，能够显著提高文档处理效率和信息提取准确性。
gpt-bat - 长文本分割与处理工具，优化GPT性能
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GPT BAT是一款专为GPT设计的优化工具，可以将长文本按行、按长度或按特定字符分隔，并灵活设置接口调用参数，如System提示词、User提示词和Max Tokens。兼容OpenAI和API2D接口，支持文本分段预览和Token消耗估算，处理结果将自动下载，允许重复尝试，显著提升GPT-3.5处理长文本的效率和便捷性。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese：支持多种中文Token化和大规模语料训练
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GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码，支持BERT和BPE Tokenizer，能够生成诗词、新闻、小说等内容，适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现，支持最新的预训练模型，如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本，同时支持FP16和梯度累积。
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