模型推理 结语 在大模型词表扩充必备工具SentencePiece一文中,我们提到了在目前开源大模型中,LLaMA无疑是最闪亮的星。但是,与 ChatGLM-6B 和 Bloom 原生支持中文不同。 LLaMA 原生仅支持 Latin 或 Cyrillic 语系,对于中文支持不是特别理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K,而多语言模型(如:XLM-R、Bloom)的词表大小...
大语言模型(Large Language Model)是一种深度学习模型,主要用于理解和生成自然语言文本。医学词表(Medical Terminology)则是一组用于描述医学领域相关概念和术语的词汇集合。 将大语言模型与医学词表结合,可以用于构建医疗领域的自然语言处理系统,例如医学问答、疾病诊断、医学文献分析等。通过大语言模型,可以理解和生成医学...
一般为多语言模型的词表 old_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)# 检查新词表是否为原词表的子集 old_vocab=old_tokenizer.vocab new_vocab=new_tokenizer.vocabfortokenintqdm(new_vocab.keys()):iftoken notinold_vocab:raiseException('{} not exist'.format(token))print('new_tok...
print(len(llama_spm_tokens_set)) # LLaMA tokenizer的词表大小;输出为32000 print(f"Before:{len(llama_spm_tokens_set)}") # LLaMA tokenizer的词表大小;输出为Before:32000 for p in chinese_spm.pieces: # 遍历Chinese tokenizer的词表 piece = p.piece # Chinese tokenizer的词 if piece not in lla...
在人工智能迅猛发展的今天,大型语言模型(LLMs)以其卓越的语言理解和生成能力,深刻地改变着我们与技术的互动方式。然而,尽管这一领域的研究持续深入,很少有人关注到词表大小这一关键因素对模型性能的影响。最近在2024年的NeurIPS会议上,来自香港大学、SeaAILab以及其他研究机构的学者们发表了一篇重要论文,明确指出词表的...
在自然语言处理领域,大语言模型已经成为了研究的热点。LLaMA(Large Language Model Family of AI)和Alpaca是其中的两个重要代表。为了进一步提高这些模型的性能和表现,词表扩充、预训练和指令精调成为了关键的技术手段。一、词表扩充词表扩充是通过引入更多的词汇和短语来扩展模型的表达能力。在LLaMA&Alpaca大语言模型中...
增强表示能力:更大的词汇表能更好地覆盖训练语料中的词汇,减少未知词(OOV, out-of-vocabulary)的出现,使模型能更精确地捕捉和学习数据中的语言特征和复杂度。 实验验证:论文中通过实验验证了优化词汇表大小的效果。例如,在相同的FLOPs预算下,将常用的32K词汇表大小增加到43K,可以将ARC-Challenge任务的性能从29.1%...
在探索大模型在中文场景中的应用时，我们发现LLaMA模型虽然在多语言模型中性能卓越，但原生支持中文的能力相对有限。其词表大小仅为32K，远低于多语言模型如XLM-R、Bloom所使用的250K词表大小，这直接导致了中文token数量过少，影响了模型在中文任务上的表现。因此，对LLaMA进行词表扩充成为了解决这一问题...
中文LLaMa和Alpaca大语言模型开源方案 扩充中文词表 & 针对中文语料进行高效编码#LLaMa #AIpaca #大语言模型 #人工智能 #自然语言处, 视频播放量 16、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 一点冷知识儿, 作者简介 每日干货、科技、游戏