Atom-7B模型目录下的tokenizer.model为BBPE分词模型,使用sentencepiece载入该分词模型可以实现LlamaTokenizer同样的效果 # pip install sentencepiece >>> import sentencepiece >>> tokenizer = sentencepiece.SentencePieceProcessor() >>> tokenizer.Load("./Atom-7B/tokenizer.model") >>> tokenizer.encode_as_pieces(t...
对应于 Python 的:minbpe/base.py 功能描述: basic.rs: 实现了 BPE 算法的最简单形式,直接对文本进行处理。 在Rust 版本中,这个文件提供了基于字节级的 BPE 算法实现,即BasicTokenizer,它处理直接输入的文本,并能进行训练、编码和解码。 对应于 Python 的:minbpe/basic.py ...
中文的GPT2训练代码,使用BERT的Tokenizer或Sentencepiece的BPE model(感谢kangzhonghua的贡献,实现BPE模式需要略微修改train.py的代码)。可以写诗,新闻,小说,或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式或是BPE模式(需要略微修改train.py的代码)。支持大语料训练。
python bpe_tokenizer.py tokenize --tokenizer_data path_to_tokenizer_data.json --run_data tokenize.json defaults: tokenizer_data = "tokenizer.json" run_data = "tokenize.txt" run_data file structure: { "data": "Study hard what interests you the most in the most undisciplined, irreverent and...
git clone https://github.com/10-OASIS-01/BPEtokenizer.git cd wikitext-tokenizer Create a virtual environment and activate it: python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venv\Scripts\activate` Install the required dependencies: pip install -r requirements.txt Usage Training...
minbpe项目的亮点在于其精简性，仅用74行Python代码实现了BPE算法，这不仅展示了Karpathy对代码优化的高超技巧，也使得这一算法的学习和应用变得更加直观和简单。项目名minbpe恰如其分，传达了项目的核心理念：提供BPE算法的最简化实现。Karpathy在minbpe项目中提供了两种Tokenizer：一种是基于直接在文本上运行的BPE算法...
Tokenizer 作用 在之前的自然语言处理(NLP)的任务中,词(Word)是最小的能独立使用的音义结合体,因此一段文本中最基础的处理单元就是词(Word)粒度。 进入Pre-Train时代后模型处理文本的粒度从Word更细分到Token粒度,Token可以是一个字、词、标识符等等。那如何从一段文本、句子中得到切割、分好的以Token粒度表示的...
[token] for token in tokens) # 将unicode字符转换为原始字节,然后解码为utf-8文本 return bytearray(self.byte_decoder[c] for c in text).decode('utf-8', errors='replace') @staticmethod def train_tokenizer(data, vocab_size, vocab_outfile=None, merges_outfile=None): """训练BBPE分词器 通过...
针对你提出的问题 notimplementederror: bpe pre-tokenizer was not recognized - update get_vocab_base_pre(),以下是详细的解答步骤: 1. 检查报错信息,确认错误原因 报错信息表明 get_vocab_base_pre() 函数无法识别 BPE(Byte Pair Encoding)预分词器。这通常是因为函数中没有包含针对 BPE 预分词器的处理逻辑。
BPE tokenizer 和原始 BPE 算法的区别在于:原始 BPE 算法用一个“新字节”替代“字节对”(前面例子中的X、Y、Z),为了在解压缩时还原这种替代关系,我们需要维护一个查找表Y=ab;X=...;但是,在建立 BPE tokenizer 的过程中,我们并没有引入“新字节”,而只是将“字节对”进行合并,也就是说我们只需要合并之后...