Artwork

Nội dung được cung cấp bởi The Nonlinear Fund. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Nonlinear Fund hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

LW - Glitch Token Catalog - (Almost) a Full Clear by Lao Mein

2:50:10
 
Chia sẻ
 

Manage episode 441216886 series 3314709
Nội dung được cung cấp bởi The Nonlinear Fund. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Nonlinear Fund hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Welcome to The Nonlinear Library, where we use Text-to-Speech software to convert the best writing from the Rationalist and EA communities into audio. This is: Glitch Token Catalog - (Almost) a Full Clear, published by Lao Mein on September 22, 2024 on LessWrong.
This is a collection of every unidentified GPT2 glitch token listed in the third glitch token archaeology post. I was able to find the source of every single one, except for "?????-" and "?????-?????-"[1]. Please tell me if I missed one, or you've discovered one and don't understand where it came from. This isn't meant to be a well-written analysis, just a quick repository of my glitch-hunting observations.
I plan on writing up and categorizing all of these in greater detail in future posts. The first of which is here.
I used OpenWebText, a recreation of GPT2's training data, for all experiments in this post. I tokenized every .gz file in the archive and made a boolean Numpy array of each tokens that was present at least once. This allowed me to quickly identify infrequent tokens in the dataset and pull up the textual context with regular expressions. If there was an issue with overlap, I used a tokenizer-based extraction instead. All data/code available upon request.
The leftmost column is token id, the middle is the token string, and the right column is # of files the token was present in (out of 20610). GPT2 has 50256 total tokens.
GPT2 tokens with the lowest frequency in OpenWebText
30898 'embedreportprint' 0 33434 ' 士' 0 43453 ' SolidGoldMagikarp' 0 1849 '\xa0' 0 47654 ' \xa0\xa0' 0 50009 ' strutConnector' 0 36173 ' RandomRedditor' 0 214 '\x1a' 0 42424 'DragonMagazine' 0 180 ' ' 0 187 ' ' 0 186 ' ' 0 30213 ' externalToEVAOnly' 0 30212 ' externalToEVA' 0 30211 ' guiIcon' 0 185 ' ' 0 30210 ' guiActiveUnfocused' 0 30209 ' unfocusedRange' 0 184 ' ' 0 30202 ' guiName' 0 183 ' ' 0 30905 'rawdownload' 0 39906 'EStream' 0 33454 '龍喚士' 0 42586 ' srfN' 0 25992 ' 裏覚醒' 0 43065 '
srfAttach' 0 11504 ' \xa0 \xa0' 0 39172 '\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0' 0 40240 'oreAndOnline' 0 40241 'InstoreAndOnline' 0 33477 '\xa0\xa0\xa0' 0 36174 ' RandomRedditorWithNo' 0 37574 'StreamerBot' 0 46600 ' Adinida' 0 182 ' ' 0 29372 ' guiActiveUn' 0 43177 'EStreamFrame' 0 22686 ' \xa0 \xa0 \xa0 \xa0' 0 23282 ' davidjl' 0 47571 ' DevOnline' 0 39752 'quickShip' 0 44320 '\n\xa0' 0 8828 '\xa0\xa0\xa0\xa0' 0 39820 '龍 ' 0 39821 '龍契士' 0 28666 'PsyNetMessage' 0 35207
' attRot' 0 181 ' ' 0 18472 ' guiActive' 0 179 ' ' 0 17811 '\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0' 0 20174 ' 裏 ' 0 212 '\x18' 0 211 '\x17' 0 210 '\x16' 0 209 '\x15' 0 208 '\x14' 0 31666 '?????-?????-' 0 207 '\x13' 0 206 '\x12' 0 213 '\x19' 0 205 '\x11' 0 203 '\x0f' 0 202 '\x0e' 0 31957 'cffffcc' 0 200 '\x0c' 0 199 '\x0b' 0 197 '\t' 0 196 '\x08' 0 195 '\x07' 0 194 '\x06' 0 193 '\x05' 0 204 '\x10' 0 45545 ' サーティワン' 0 201 '\r' 0 216 '\x1c' 0 37842 ' partName' 0 45706 ' \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0
\xa0' 0 124 ' ' 0 125 ' ' 0 178 ' ' 0 41380 'natureconservancy' 0 41383 'assetsadobe' 0 177 ' ' 0 215 '\x1b' 0 41551 'Downloadha' 0 4603 '\xa0\xa0' 0 42202 'GoldMagikarp' 0 42089 ' TheNitrome' 0 217 '\x1d' 0 218 '\x1e' 0 42090 ' TheNitromeFan' 0 192 '\x04' 0 191 '\x03' 0 219 '\x1f' 0 189 '\x01' 0 45544 ' サーティ' 0 5624 ' \xa0' 0 190 '\x02' 0 40242 'BuyableInstoreAndOnline' 1 36935 ' dstg' 1 36940 ' istg' 1 45003 ' SetTextColor' 1 30897 'reportprint' 1 39757 'channelAvailability' 1 39756
'inventoryQuantity' 1 39755 'isSpecialOrderable' 1 39811 'soDeliveryDate' 1 39753 'quickShipAvailable' 1 39714 'isSpecial' 1 47198 'ItemTracker' 1 17900 ' Dragonbound' 1 45392 'dayName' 1 37579 'TPPStreamerBot' 1 31573 'ActionCode' 2 25193 'NetMessage' 2 39749 'DeliveryDate' 2 30208 ' externalTo' 2 43569 'ÍÍ' 2 34027 ' actionGroup' 2 34504 ' 裏 ' 2 39446 ' SetFontSize' 2 30899 'cloneembedreportprint' 2 32047 ' "$:/' 3 39803 'soType' 3 39177 'ItemThumbnailImage' 3 49781 'EngineDebug' 3 25658
'?????-' 3 33813 '=~=~' 3 48396 'ÛÛ' 3 34206 ...
  continue reading

2437 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 441216886 series 3314709
Nội dung được cung cấp bởi The Nonlinear Fund. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Nonlinear Fund hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Welcome to The Nonlinear Library, where we use Text-to-Speech software to convert the best writing from the Rationalist and EA communities into audio. This is: Glitch Token Catalog - (Almost) a Full Clear, published by Lao Mein on September 22, 2024 on LessWrong.
This is a collection of every unidentified GPT2 glitch token listed in the third glitch token archaeology post. I was able to find the source of every single one, except for "?????-" and "?????-?????-"[1]. Please tell me if I missed one, or you've discovered one and don't understand where it came from. This isn't meant to be a well-written analysis, just a quick repository of my glitch-hunting observations.
I plan on writing up and categorizing all of these in greater detail in future posts. The first of which is here.
I used OpenWebText, a recreation of GPT2's training data, for all experiments in this post. I tokenized every .gz file in the archive and made a boolean Numpy array of each tokens that was present at least once. This allowed me to quickly identify infrequent tokens in the dataset and pull up the textual context with regular expressions. If there was an issue with overlap, I used a tokenizer-based extraction instead. All data/code available upon request.
The leftmost column is token id, the middle is the token string, and the right column is # of files the token was present in (out of 20610). GPT2 has 50256 total tokens.
GPT2 tokens with the lowest frequency in OpenWebText
30898 'embedreportprint' 0 33434 ' 士' 0 43453 ' SolidGoldMagikarp' 0 1849 '\xa0' 0 47654 ' \xa0\xa0' 0 50009 ' strutConnector' 0 36173 ' RandomRedditor' 0 214 '\x1a' 0 42424 'DragonMagazine' 0 180 ' ' 0 187 ' ' 0 186 ' ' 0 30213 ' externalToEVAOnly' 0 30212 ' externalToEVA' 0 30211 ' guiIcon' 0 185 ' ' 0 30210 ' guiActiveUnfocused' 0 30209 ' unfocusedRange' 0 184 ' ' 0 30202 ' guiName' 0 183 ' ' 0 30905 'rawdownload' 0 39906 'EStream' 0 33454 '龍喚士' 0 42586 ' srfN' 0 25992 ' 裏覚醒' 0 43065 '
srfAttach' 0 11504 ' \xa0 \xa0' 0 39172 '\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0' 0 40240 'oreAndOnline' 0 40241 'InstoreAndOnline' 0 33477 '\xa0\xa0\xa0' 0 36174 ' RandomRedditorWithNo' 0 37574 'StreamerBot' 0 46600 ' Adinida' 0 182 ' ' 0 29372 ' guiActiveUn' 0 43177 'EStreamFrame' 0 22686 ' \xa0 \xa0 \xa0 \xa0' 0 23282 ' davidjl' 0 47571 ' DevOnline' 0 39752 'quickShip' 0 44320 '\n\xa0' 0 8828 '\xa0\xa0\xa0\xa0' 0 39820 '龍 ' 0 39821 '龍契士' 0 28666 'PsyNetMessage' 0 35207
' attRot' 0 181 ' ' 0 18472 ' guiActive' 0 179 ' ' 0 17811 '\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0' 0 20174 ' 裏 ' 0 212 '\x18' 0 211 '\x17' 0 210 '\x16' 0 209 '\x15' 0 208 '\x14' 0 31666 '?????-?????-' 0 207 '\x13' 0 206 '\x12' 0 213 '\x19' 0 205 '\x11' 0 203 '\x0f' 0 202 '\x0e' 0 31957 'cffffcc' 0 200 '\x0c' 0 199 '\x0b' 0 197 '\t' 0 196 '\x08' 0 195 '\x07' 0 194 '\x06' 0 193 '\x05' 0 204 '\x10' 0 45545 ' サーティワン' 0 201 '\r' 0 216 '\x1c' 0 37842 ' partName' 0 45706 ' \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0
\xa0' 0 124 ' ' 0 125 ' ' 0 178 ' ' 0 41380 'natureconservancy' 0 41383 'assetsadobe' 0 177 ' ' 0 215 '\x1b' 0 41551 'Downloadha' 0 4603 '\xa0\xa0' 0 42202 'GoldMagikarp' 0 42089 ' TheNitrome' 0 217 '\x1d' 0 218 '\x1e' 0 42090 ' TheNitromeFan' 0 192 '\x04' 0 191 '\x03' 0 219 '\x1f' 0 189 '\x01' 0 45544 ' サーティ' 0 5624 ' \xa0' 0 190 '\x02' 0 40242 'BuyableInstoreAndOnline' 1 36935 ' dstg' 1 36940 ' istg' 1 45003 ' SetTextColor' 1 30897 'reportprint' 1 39757 'channelAvailability' 1 39756
'inventoryQuantity' 1 39755 'isSpecialOrderable' 1 39811 'soDeliveryDate' 1 39753 'quickShipAvailable' 1 39714 'isSpecial' 1 47198 'ItemTracker' 1 17900 ' Dragonbound' 1 45392 'dayName' 1 37579 'TPPStreamerBot' 1 31573 'ActionCode' 2 25193 'NetMessage' 2 39749 'DeliveryDate' 2 30208 ' externalTo' 2 43569 'ÍÍ' 2 34027 ' actionGroup' 2 34504 ' 裏 ' 2 39446 ' SetFontSize' 2 30899 'cloneembedreportprint' 2 32047 ' "$:/' 3 39803 'soType' 3 39177 'ItemThumbnailImage' 3 49781 'EngineDebug' 3 25658
'?????-' 3 33813 '=~=~' 3 48396 'ÛÛ' 3 34206 ...
  continue reading

2437 tập

Alle Folgen

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh