首先,确保你正在使用的对象确实是ChatGLMTokenizer的实例,并且你了解这个类的正确用法。ChatGLMTokenizer可能是一个封装了分词逻辑的类,但它不一定有一个名为tokenizer的属性。你需要查阅相关的文档或源代码,了解如何正确使用这个类。 2. 检查初始化过程 如果ChatGLMTokenizer需要特定的初始化参数或配置,确保你已经正确提...
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。文
在深度学习和自然语言处理(NLP)领域,tokenizer是一个至关重要的组件,它负责将文本转换为模型可以理解的形式,如将句子转换为单词或子词标记的序列。当你使用像ChatGLM这样的模型时,tokenizer是必不可少的工具。 然而,有时候,你可能会遇到这样的错误:’ChatGLMTokenizer’对象没有’tokenizer’属性。这通常是由于以下几...
sp_tokenizer通常指的是基于SentencePiece的分词器,它是许多Transformers模型使用的分词技术之一。然而,并非所有模型都使用SentencePiece。ChatGLMTokenizer可能内部使用了不同的分词技术(如BERT的WordPiece或GPT的BPE)。 如果你确实需要使用SentencePiece分词器,可能需要检查你是否使用了错误的分词器类或模型。 4. 替代方案 如果...
(index)# 用户直接使用的分词器classChatGLMTokenizer(PreTrainedTokenizer):# 定义词表名称vocab_files_names = {"vocab_file":"tokenizer.model"}# 定义模型输入参数名称model_input_names = ["input_ids","attention_mask","position_ids"]def__init__(self, vocab_file, padding_side="left", **kwargs)...
ChatGLMTokenizer 是Hugging Face Transformers 库中用于处理 ChatGLM 模型文本输入的分词器。ChatGLM 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型,由清华大学开源。 2. 检查'chatglmtokenizer'对象是否应该有'sp_tokenizer'属性 sp_tokenizer 通常指的是基于 SentencePiece 的分词器,它是许多 Transformer 模型使用的分词技...
sp_model.IdToPiece(index) # 用户直接使用的分词器 class ChatGLMTokenizer(PreTrainedTokenizer): # 定义词表名称 vocab_files_names = {"vocab_file": "tokenizer.model"} # 定义模型输入参数名称 model_input_names = ["input_ids", "attention_mask", "position_ids"] def __init__(self, vocab_...
ChatGPT-LM2 采用了一种基于字节对编码(Byte Pair Encoding,BPE)的 Tokenizer 方法。BPE 是一种无监督的子词分割算法,通过迭代地合并常见的字符或字符序列来生成词汇表,并将文本中的单词分解为子词。 BPE 1.初始化词汇表:将每个字符作为初始的子词,并计算所有子词的频率。 2.合并频率最高的一对字符(或字符序...
Expected behavior / 期待表现 使用chatglm3可以正常输出,但是glm4会报错 zRzRzRzRzRzRzR self-assigned this on Jul 19, 2024 GLM-4 是BPE的分词方式,你的报错是不是 TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object
ChatGLM3是一个基于Transformer架构的聊天模型,它需要配合特定的分词器来使用。分词器的作用是将输入的文本分割成一个个的token,以便模型能够理解和处理。而聊天模板则是一组预设的聊天对话格式,用于指导模型如何生成符合聊天场景的回答。 当模型提示“No chat template is defined for this tokenizer”时,可能的原因包...