print(llama_tokenizer.special_tokens_map) # LLaMA tokenizer的special tokens;输出为{'bos_token': '', 'eos_token': '', 'unk_token': ''} #将Chinese tokenizer的词表添加到LLaMA tokenizer中(合并过程) llama_spm_tokens_set = set(p.piece for p in llama_spm.pieces) # LLaMA tokenizer的词表 ...
# 输出tokens的信息print(len(llama_tokenizer), len(chinese_sp_model)) # 两个tokenizer的词表大小;输出为32000、20000print(llama_tokenizer.all_special_tokens) # LLaMA tokenizer的special tokens;输出为['']print(llama_tokenizer.all_special_ids) # LLaMA tokenizer的special tokens对应的id;输出为[0]print...
实验表明,中文LLaMA tokenizer产生的tokens数量大约是原始LLaMA tokenizer的一半,如表1所示。正如我们所看到的,使用中文LLaMA tokenizer大大减少了编码长度,在固定的语境长度下,模型可以容纳大约两倍的信息,而且生成速度比原来的LLaMA tokenizer快两倍。 在完成上述适应步骤后,作者在标准的休闲语言建模(CLM)任务中使用中文-L...
chinesellamatokenizer.zipRe**份爱 在2023-09-24 02:06:32 上传510.26 KB 目标:构建一个更符合语言学的小而美的 llama 分词器,支持中英日三国语言和数门编程语言官网网址 演示地址 授权方式: 界面语言: 平台环境: 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
为了适应新的tokenizer,研究人员将词嵌入和语言模型头从V × H调整为V’× H的形状,其中V = 32,000代表原始词汇表的大小,而V’ = 49,953则是Chinese LLaMA tokenizer的词汇表大小。新行附加到原始嵌入矩阵的末尾,确保原始词汇表中的标记的嵌入不受影响。
tokenizer_config.json # tokenizer配置文件 tokenizer.model # tokenizer文件 check sha256 2. 环境准备 制作镜像,下载镜像,拷贝到A100服务器,恢复镜像 git clone https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpacavi requirements.txt torch==1.13.1peft==0.3.0transformers==4.28.1sentencepiece==0.1.97protobuf==...
params.jsonspecial_tokens_map.jsontokenizer.model tokenizer_config.json 5.合并脚本[6]思路 以合并后生成huggingface模型格式为例,介绍合并脚本的思路,如下所示: # 步骤1:加载base modelbase_model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(base_model_path,# 基础模型路径load_in_8bit=False,# 加载8位torch_...
首先,Llama 3 使用一个具有 128K 令牌词汇的 tokenizer,该词汇编码语言更高效,从而大幅改善了模型性能。其次,为了提高 Llama 3 模型的推理效率,在 8B 和 70B 大小上都采用了分组查询注意力(GQA)。然后,在 8,192 令牌的序列上训练了模型,并使用掩码来确保自注意力不跨文档边界。
model,tokenizer=FastLanguageModel.from_pretrained(model_name="/root/models/Llama3-Chinese-8B-Instruct",# 模型路径max_seq_length=2048,# 可以设置为任何值内部做了自适应处理dtype=torch.float16,# 数据类型使用float16load_in_4bit=True,# 使用4bit量化来减少内存使用) ...
简介:由智源研究院发布,Aquila语言大模型在技术上继承了GPT-3、LLaMA等的架构设计优点,替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的tokenizer,升级了BMTrain并行训练方法,是在中英文高质量语料基础上从0开始训练的,通过数据质量控制、多种训练的优化方法,实现在更小的数据集、更短的训练时间,获得比其它...