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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
ttts - 创新多语言语音合成技术的突破性进展
AI模型GithubTTSVQVAE声音合成多语言支持开源项目
TTTS_v4是一个开源的多语言语音合成项目，通过创新的'细节'建模方法改进了传统VQ技术。该项目现已支持中文、英文、日语和韩语，并具有扩展性。TTTS_v4整合了tokenizer训练、VQVAE训练和GPT语音合成技术，旨在生成高质量的自然语音。此外，项目还提供模型微调功能，适用于多种语言场景和个性化需求。
TikTokDownload - 抖音TikTok无水印视频下载工具 支持多平台异步采集
GithubPythonTikTok去水印开源项目抖音视频下载
TikTokDownload是一款开源的抖音和TikTok视频下载工具,支持无水印下载用户发布、收藏、喜欢的作品,包括视频、图集、短剧等。该工具提供异步下载、自动获取Cookie、接口数据模型等功能,提高了下载效率。此外还支持多用户配置、版本自动更新、文件查重等特性,是一个功能全面的视频采集解决方案。
TikTokDownloader - 开源多功能视频下载工具 支持抖音和TikTok
GithubTikTokTikTokDownloader开源项目抖音数据采集视频下载
TikTokDownloader是一个开源项目，用于下载抖音和TikTok平台的无水印视频、图集和直播内容。它支持批量下载账号作品、收藏内容，并可采集详细数据。该工具提供命令行和Web界面，具有多线程下载、代理设置等功能，适合需要采集视频数据的用户使用。
byt5 - 字节级预训练语言模型开启无词元化时代
ByT5GithubUTF-8字节开源项目自然语言处理语言模型预训练
ByT5作为mT5模型的无词元化版本，通过直接操作UTF-8字节实现了文本处理的简化。研究表明，ByT5在多种任务中与mT5旗鼓相当，并在处理噪声文本和对拼写发音敏感的任务中表现更为出色。该项目不仅开源了完整的模型训练、微调和评估代码，还提供了从小型到超大型的多个预训练模型检查点，为推动自然语言处理技术向无词元化方向发展做出了重要贡献。
text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。
albert-tiny-chinese-ws - 轻量级ALBERT模型实现繁体中文分词
ALBERTCKIPGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型繁体中文自然语言处理
albert-tiny-chinese-ws是CKIP Transformers项目开发的轻量级预训练模型，专门用于繁体中文分词任务。该模型基于ALBERT架构，具有处理速度快、准确度高的特点，适合大规模繁体中文文本处理。除分词外，CKIP Transformers还提供BERT、GPT2等多种繁体中文自然语言处理模型。为获得最佳性能，推荐使用BertTokenizerFast作为分词器。
All in one LLM Token Counter - 多模型支持的在线语言模型令牌计数工具
AI工具AnthropicLLMMistralOpenAIToken Counter
此工具支持GPT-4、Claude-3、Llama-3等主流语言模型的令牌计数。采用浏览器端分词技术，快速计算提示词令牌数，助力有效管理token限制。客户端运行确保数据安全，提供常见问题解答，并持续更新支持模型。适用于需要精确控制输入长度的AI开发和应用场景。
bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入，用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术，为275种语言提供训练好的子词嵌入，训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb，并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入，适用于多种语言处理任务，具有多种词汇表大小选择，以满足不同应用需求。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。
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