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Save ctlllll/4451e94f3b2ca415515f3ee369c8c374 to your computer and use it in GitHub Desktop.
| import tiktoken | |
| import langdetect | |
| T = tiktoken.get_encoding("o200k_base") | |
| length_dict = {} | |
| for i in range(T.n_vocab): | |
| try: | |
| length_dict[i] = len(T.decode([i])) | |
| except: | |
| pass | |
| # Sort by length | |
| length_dict = dict(sorted(length_dict.items(), key=lambda item: -item[1])) | |
| # Print the top 100 chinese words | |
| tot = 0 | |
| for item in length_dict: | |
| try: | |
| if langdetect.detect(T.decode([item])) == "zh-cn": | |
| print(item, T.decode([item])) | |
| tot += 1 | |
| except: | |
| pass | |
| if tot == 100: | |
| break | |
| """ | |
| Output: | |
| 有点离谱。。。 | |
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| """ |
是真的离谱，gpt-4o现在连“中国特色社会主义”有几个字都数不明白了。
数据污染有点严重？
笑死
😅😅😅
牛的
这个和“数据污染”没关系，增加语料后训练了新的分词器，扩增了vocab，正常现象，不然tokenizer compression怎么来的？要查应该去查Gujarati、telugu这种压缩率很高的语言。
如果有人感兴趣，我把gpt4和gpt4o分词器中的中文token抽了出来：https://github.com/secsilm/chinese-tokens-in-tiktoken
umm, 难道大模型就不应该学辣鸡么 （思考
难绷
umm, 难道大模型就不应该学辣鸡么 （思考
不应该，这些低质量的数据一早就应该过滤掉的。
umm, 难道大模型就不应该学辣鸡么 （思考
cc net 之类的数据有很多外网的中文站，特别多这种低质量数据。单一的一两个这种广告文本混入都算好的。有的爬下来可能影响了整个获取文本的布局。还有什么乱码之类的
以及这些token可以拿来反向清洗数据了感觉。。
不仅仅是前100个，我找了所有的中文token，4个字长度的token几乎全军覆没，基本上都是垃圾语料。甚至在两个字长的token当中也有很多色情赌博词语
离巨谱
网页端 会屏蔽这些词的吧，是不是只有API可以返回
谷歌搜索结果页就经常被这种内容农场关键词污染，谷歌都清洗不掉，更何况不是专业做爬虫的openai
求个文本版的23333 想用来洗数据
简中互联网之垃圾信息
谷歌搜索结果页就经常被这种内容农场关键词污染，谷歌都清洗不掉，更何况不是专业做爬虫的openai
求个文本版的23333 想用来洗数据
你需要吗，我整理了到了一个pickle 文件
简中互联网之垃圾信息
虽然但是，CCNet这种一般爬的是海外站，至少不是传统意义上的简中。像大发快三这类都是博彩信息。
谷歌搜索结果页就经常被这种内容农场关键词污染，谷歌都清洗不掉，更何况不是专业做爬虫的openai
求个文本版的23333 想用来洗数据
你需要吗，我整理了到了一个pickle 文件
求一份求一份
好崩溃
它太饿了，参数几百B，没这么多中文语料
最搞笑的是 chatgpt中文用户基本上都在海外（包括香港省和台湾省）。这是说明海外同胞的素质比国内同胞，有什么需要改正的？
这个和“数据污染”没关系，增加语料后训练了新的分词器，扩增了vocab，正常现象，不然tokenizer compression怎么来的？要查应该去查Gujarati、telugu这种压缩率很高的语言。
如果有人感兴趣，我把gpt4和gpt4o分词器中的中文token抽了出来：https://github.com/secsilm/chinese-tokens-in-tiktoken
这里面显示gpt4o只有3000多个token，但是实际上gpt4o支持的汉字远远比这个多，是我哪里理解错了吗😂
看起来 im-also-a-good-gpt2-chatbot 就是 gpt4o
一位來自香港的研究員Henry Luo發表了一篇有趣的博客文章，他查詢了GPT-4o中不同語言的最長標記，發現它們似乎有不同的主題。俄語標記反映了與政府和公共機構有關的語言，而日語標記中有很多不同方式的「謝謝」。
https://wish.with.tw/blogs/with-note/openai-s-latest-blunder-shows-the-challenges-facing-chinese-ai-models
https://medium.com/@henryhengluo/bias-alignment-atypical-stereotypical-nationality-analysis-7ffbef9ee967
大受震撼
😅😅😅
....真的离谱