GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
SentencePiece : tokenisation multilingue sans prétraitement v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner et utiliser un tokeniseur SentencePiece multilingue et reproductible
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install sentencepiece-tokenizer-trainingSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent entraîne un modèle SentencePiece en BPE ou en Unigram sur votre texte brut, en ligne de commande ou en Python, puis encode et décode vos phrases. Vous obtenez un vocabulaire déterministe, sans règles propres à une langue.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, entraînement et utilisation en Python
- references/algorithms.md : algorithmes BPE et Unigram
- references/training.md : paramètres d'entraînement
Pour qui
- Vous créez un modèle multilingue ou pour le chinois, le japonais ou le coréen
- Vous voulez une tokenisation reproductible sur de grands volumes de texte
Pas pour qui
Étiquettes
- tokenisation
- sentencepiece
- multilingue
À propos
Vous dites
« Entraîne un tokeniseur SentencePiece BPE à 8 000 tokens sur mon corpus en français et en anglais. »
Skill publiée par davila7 sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de entraîner et utiliser un tokeniseur SentencePiece multilingue et reproductible
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/algorithms.md4,3 Ko
- references/training.md6,4 Ko
- SKILL.md5,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- davila7
- Source
- github.com/davila7/claude-code-templates/tree/f57964ebda91cdfb31755661ecea9395f30020f1/cli-tool/components/skills/ai-research/tokenization-sentencepiece
- Licence
- MIT
Notice
« tokenization-sentencepiece » (davila7, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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