ai-229Đọc toàn bộ đề miễn phí

Phân tách tiền xử lý bằng Regex (GPT-2 / GPT-4 Regex Pre-tokenization)

Trước khi thuật toán BPE thực hiện gộp các cặp, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại (GPT-2, GPT-4, LLaMA) luôn chạy một bước Pre-tokenization bằng biểu thức chính quy (Regex).

AITrung bình30 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

regexpre-tokenizationgpt-2gpt-4

Kiến thức tiên quyết: byte-level-bpe-byte-encoder-decoder.

Nội dung đề bài

Mô tả bài toán

Trước khi thuật toán BPE thực hiện gộp các cặp, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại (GPT-2, GPT-4, LLaMA) luôn chạy một bước Pre-tokenization bằng biểu thức chính quy (Regex).

Mục đích: Ngăn chặn BPE gộp các ký tự xuyên qua ranh giới tự nhiên (ví dụ: không cho phép gộp dấu phẩy với từ tiếp theo, hoặc gộp chữ số với chữ cái).

Mẫu Regex chuẩn của GPT-2:

GPT2_SPLIT_PATTERN = r"""'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d| ?\w+| ?[^\s\w]+|\s+(?!\S)|\s+"""

Hãy viết hàm regex_pretokenize(text: str) -> list[str]:

  • Sử dụng mẫu regex phân rã văn bản đầu vào text thành danh sách các chuỗi con.
  • Đảm bảo ghép lại toàn bộ các chuỗi con sẽ khôi phục chính xác 100% văn bản ban đầu: "".join(tokens) == text (Lossless Preservation).
  • Nếu text rỗng, trả về danh sách rỗng [].

Input

  • Hàm regex_pretokenize(text): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.

Output

  • Hàm regex_pretokenize: Trả về kết quả kiểu list[str] theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.

Ràng buộc

  • Thời gian chạy tối đa: 6000ms.
  • Giới hạn bộ nhớ: 512MB.
  • Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.

Ví dụ 1

Input

text = "Hello, world! It's an AI model: 100% fast."
tokens = regex_pretokenize(text)

Output

['Hello', ',', ' world', '!', ' It', "'s", ' an', ' AI', ' model', ':', ' 100', '%', ' fast', '.']

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

Ví dụ 2

Input

text = 'Cost: $15.50.'
tokens = regex_pretokenize(text)

Output

['Cost', ':', ' $', '15', '.', '50', '.']

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.