🔵 عنوان مقاله
Training a Tokenizer for BERT Models (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح می‌دهد چگونه با استفاده از کتابخانه‌های tokenizers و datasets از Hugging Face یک WordPiece tokenizer اختصاصی برای BERT آموزش دهیم: داده‌ها با یک iterator بارگذاری می‌شوند، یک واژگان 30,522 کلمه‌ای همراه با BERT special tokens مانند [PAD]، [UNK]، [CLS]، [SEP] و [MASK] ساخته می‌شود، و تنظیمات اختیاری مانند lowercase و pre-tokenization اعمال می‌گردد. سپس برای استفاده عملی، padding و truncation فعال می‌شود و tokenizer ذخیره و روی نمونه‌ها تست می‌شود. در مرحله‌ی آموزش یا fine-tuning مدل BERT، باید همخوانی tokenizer و مدل حفظ شود؛ اگر از یک BERT ازپیش‌آموزش‌داده‌شده با tokenizer جدید استفاده می‌کنید، ممکن است نیاز به تغییر اندازه‌ی embeddingها مطابق با واژگان جدید داشته باشید. این روند زمینه را برای پیش‌پردازش داده و fine-tuning مؤثر فراهم می‌کند.

#BERT #Tokenizer #WordPiece #HuggingFace #NLP #Tokenization #MachineLearning

🟣لینک مقاله:
https://machinelearningmastery.com/training-a-tokenizer-for-bert-models/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy