1.tokenization分词算法及源码
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3.浏览器插件实现GitHub代码翻译原型演示
tokenization分词算法及源码
Byte Pair Encoding（BPE）算法将单词分割为每个字母，词典词典统计相邻字母的下载易语言模块破解源码的工具频率，将出现频率最高的英汉源码英汉源码组合替换为新的token，以此进行分词。词典词典实现过程中先预处理所有单词，下载从最长到最短的英汉源码英汉源码token进行迭代，尝试替换单词中的词典词典子字符串为token，并保存每个单词的下载tokenize结果。对于文本中未见的英汉源码英汉源码单词，使用“unk”标记。词典词典
Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的下载flv网站源码字节，初始词典大小为，然后进行合并。它适用于GPT2模型。
WordPiece算法与BPE类似，但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对，以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。烟雨讨饭源码
ULM（Unigram Language Model）SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法，支持字节级和字符级，对unicode进行规范化处理。
核心代码中包含子词采样策略，即在分词时随机选择最佳的分词方案，以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization，加密兔源码适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。
详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文，原文发布在towardsdatascience.com。
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浏览器插件实现GitHub代码翻译原型演示
实现浏览器插件的GitHub代码翻译原型，旨在简化中文源码阅读过程。考虑到IDE插件的复杂性和与特定IDE的绑定，以及代码转换工具的局限性，浏览器插件成为一种更实用、易用且具有长远改进潜力的解决方案。快速实现这一构想，目标在于提供一个便捷工具，允许用户在浏览器中直接翻译GitHub代码。
注意：此演示仅在Chrome浏览器中进行，且限于从页面中提取表格元素和内建词典的简单方式，其他浏览器或GitHub代码页的效果可能有所不同。
项目源码位于：program-in-chinese/webextension_github_code_translator
安装插件后，在Chrome工具栏点击按钮（图标默认为"G"，可能是"Github代码翻译原型"的首字母）。在弹窗中显示翻译后的代码段，操作流程即为如此。
对代码段文本进行简单替换，以适应不同需求。内建词典分为几部分，其中关键词和API可以扩展，词汇部分可通过现有英汉词典实现（例如，olditem等需要进一步拆分处理），而语句翻译则借助在线翻译API，如原型中使用的有道在线翻译。
相关资源和信息包括：
Chrome Extension - Get DOM content
developer.chrome.com/ex...
Find all text nodes in HTML page
中文关键词替换体验页面原型
为Chrome和火狐浏览器编写扩展