需要明确的是，具体的代码或实现细节，可以根据不同的项目需求而有所不同。因此，以下是一个构建一个简单的 Tokenim 模型的示例代码。请根据实际需要调整代码，确保兼容你的项目环境和需求。 ### Tokenim 示例代码 ```python import numpy as np import random class TokenIm: def __init__(self, tokens): self.tokens = tokens self.token_dict = {token: index for index, token in enumerate(tokens)} self.inverse_token_dict = {index: token for index, token in enumerate(tokens)} self.token_usage = np.zeros(len(tokens), dtype=int) def tokenize(self, text): return [self.token_dict.get(word, -1) for word in text.split()] def detransform(self, indices): return [self.inverse_token_dict[index] for index in indices if index != -1] def track_usage(self, token_index): if token_index in self.token_dict.values(): self.token_usage[token_index] = 1 def random_token(self): token_index = random.choice(range(len(self.tokens))) self.track_usage(token_index) return self.tokens[token_index] # 示例用法 if __name__ == 需要明确的是，具体的代码或实现细节，可以根据不同的项目需求而有所不同。因此，以下是一个构建一个简单的 Tokenim 模型的示例代码。请根据实际需要调整代码，确保兼容你的项目环境和需求。 ### Tokenim 示例代码 ```python import numpy as np import random class TokenIm: def __init__(self, tokens): self.tokens = tokens self.token_dict = {token: index for index, token in enumerate(tokens)} self.inverse_token_dict = {index: token for index, token in enumerate(tokens)} self.token_usage = np.zeros(len(tokens), dtype=int) def tokenize(self, text): return [self.token_dict.get(word, -1) for word in text.split()] def detransform(self, indices): return [self.inverse_token_dict[index] for index in indices if index != -1] def track_usage(self, token_index): if token_index in self.token_dict.values(): self.token_usage[token_index] = 1 def random_token(self): token_index = random.choice(range(len(self.tokens))) self.track_usage(token_index) return self.tokens[token_index] # 示例用法 if __name__ ==