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近日,深度 deepin 宣布 deepin DTK(DevelopmentToolKit)已正式适配 Qt6(6.4.2),实现全面升级。 DTK 作为 deepin 基于 Qt 开发的一整套简单且实用的通用开发框架,处于 deepin 操作系统中的核心位置,此次成功适配意味着 deepin 操作系统后续将充分利用 Qt6 版本的新特性及新功能,在最大程度上为用户提供更先进、更高效的体验。 为什么要适配 Qt6 自 deepin 诞生以来,deepin 桌面操作系统就以简洁、直观和美观的外观,以及独特的操作方式引起了广泛关注。DTK 作为 deepin 操作系统的核心工具开发组件,不仅为用户提供了丰富的控件,而且具有强大的定制能力和高度可扩展性,为 deepin 桌面操作系统注入了独特的个性与魅力。因此,deepin 团队一直关注着 Qt 的变化。 Qt6 作为我们正在使用的开发工具包(SDK)的最新版本,不仅是 Qt5 版本的升级,更是一次从头开始的全面革新,不但加强了跨平台兼容性、改进了性能,同时引入了诸多新的功能及工具,如更强大的图形渲染、多线程支持等。 考虑到 Qt6 将成为...

GPT 如何将文本拆分成 token?

在GPT模型中,tokenization(词元化)指的是将用户输入的文本分割成token(词元)的过程,以让GPT能更好地理解输入文本的词义、句法和语义,以及生成更连贯的输出内容。这是非常重要的预处理操作,对模型的最终效果有重大影响。 而tokenizer(词元生成器)是将文本切分成token的工具或组件。它将原始文本转换成模型可处理的数字形式,为GPT的生成与推理提供基础能力。 本文详细介绍了GPTtokenizer的工作原理。作者Simon Willison是开源Web应用框架Django的共同发起人,他也开源了用于探索和发布数据的工具Datasette。(以下内容由OneFlow编译,转载请联系OneFlow获得授权。来源:https://simonwillison.net/2023/Jun/8/gpt-tokenizers/) 作者|Simon Willison OneFlow编译 翻译|贾川 语言大模型(如GPT-3/4、LLaMA和PaLM)使用token作为基本单位进行工作。它们接受文本作为输入,将其转换为token(整数),然后预测接下来应该出现哪些token。 通过操...

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