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<h1 class="relative group"><a id="introduction" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#introduction"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>Introduction
	</span></h1>

<p>Dans le <a href="/course/fr/chapter3">Chapitre 3</a>, nous avons vu comment <em>finetuner</em> un modèle sur une tâche donnée. Pour ce faire, nous utilisons le même <em>tokenizer</em> que celui avec lequel le modèle a été pré-entraîné. Mais que faisons-nous lorsque nous voulons entraîner un modèle à partir de zéro ? Dans ces cas, l’utilisation d’un <em>tokenizer</em> qui a été pré-entraîné sur un corpus d’un autre domaine ou d’une autre langue est généralement sous-optimale. Par exemple, un <em>tokenizer</em> entraîné sur un corpus anglais sera peu performant sur un corpus de textes japonais car l’utilisation des espaces et de la ponctuation est très différente entre les deux langues.</p>
<p>Dans ce chapitre, vous apprendrez à entraîner un tout nouveau <em>tokenizer</em> sur un corpus de textes afin qu’il puisse ensuite être utilisé pour pré-entraîner un modèle de langue. Tout cela se fera à l’aide de la bibliothèque <a href="https://github.com/huggingface/tokenizers" rel="nofollow">🤗 <em>Tokenizers</em></a>, qui fournit les <em>tokenizers</em> « rapides » de la bibliothèque <a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">🤗 <em>Transformers</em></a>. Nous examinerons de près les fonctionnalités offertes par cette bibliothèque et nous étudierons comment les <em>tokenizers</em> rapides diffèrent des versions « lentes ».</p>
<p>Les sujets que nous couvrirons comprennent :</p>
<ul><li>comment entraîner un nouveau <em>tokenizer</em> similaire à celui utilisé par un <em>checkpoint</em> donné sur un nouveau corpus de textes,</li>
<li>les caractéristiques spéciales des <em>tokenizers</em> rapides,</li>
<li>les différences entre les trois principaux algorithmes de tokénisation utilisés aujourd’hui en NLP,</li>
<li>comment construire un <em>tokenizer</em> à partir de zéro avec la bibliothèque 🤗 <em>Tokenizers</em> et l’entraîner sur des données.</li></ul>
<p>Les techniques présentées dans ce chapitre vous prépareront à la section du <a href="/course/fr/chapter7/6">Chapitre 7</a> où nous examinons la création d’un modèle de langue pour le langage Python. Commençons par examiner ce que signifie « entraîner » un <em>tokenizer</em>.</p>


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