HayatoHongo/minimind_dataset

📌 数据介绍 Ⅰ Tokenizer 分词器将单词从自然语言通过“词典”映射到0, 1, 36这样的数字，可以理解为数字就代表了单词在“词典”中的页码。 可以选择自己构造词表训练一个“词典”，代码可见./scripts/train_tokenizer.py（仅供学习参考，若非必要无需再自行训练，MiniMind已自带tokenizer）。 或者选择比较出名的开源大模型分词器， 正如同直接用新华/牛津词典的优点是token编码压缩率很好，缺点是页数太多，动辄数十万个词汇短语； 自己训练的分词器，优点是词表长度和内容随意控制，缺点是压缩率很低（例如"hello"也许会被拆分为"h e l l o" 五个独立的token），且生僻词难以覆盖。 “词典”的选择固然很重要，LLM的输出本质上是SoftMax到词典N个词的多分类问题，然后通过“词典”解码到自然语言。 因为MiniMind体积需要严格控制，为了避免模型头重脚轻（词嵌入embedding层参数在LLM占比太高），所以词表长度短短益善。… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HayatoHongo/minimind_dataset.

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