enc = get_encoding('https://transformers-models.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/gpt/tokenizer/e1k_base.ticktoken', ['<|endoftext|>']) tokens = enc.encode("First, you know Caius Marcius is chief enemy to the people.", allowed_special="all") 如何训练 示例: python train_tiktoken.py...
tokenizer使用的是bert-base-chinese，然后再添加一下bos_token、eos_token、pad_token。gpt2_model使用...
python scripts/inference/inference_hf.py \ --base_model correspond_output_dir \ # 基础模型 --lora_model sft_output_dir2/sft_lora_model \ # 如果没有设置,将在基础模型上执行推理 --tokenizer_path correspond_output_dir \ # 分词器路径 --with_prompt # 自动用提示符包装输入 模型调用测试结果...
中文对话0.2B小模型(ChatLM-Chinese-0.2B),开源所有数据集来源、数据清洗、tokenizer训练、模型预训练、SFT指令微调、RLHF优化等流程的全部代码。支持下游任务sft微调,给出三元组信息抽取微调示例。 - charent/ChatLM-mini-Chinese
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-chinese-base") config = AutoConfig.from_pretrained("bert-chinese-base", output_hidden_states=True) model = AutoModel.from_pretrained("bert-chinese-base", config=config) Store it to memory: ...
tokenizations 文件夹内是可以选用的三种tokenizer,包括默认的Bert Tokenizer,分词版Bert Tokenizer以及BPE Tokenizer。 scripts 内包含了样例训练与生成脚本注意本项目使用Bert的tokenizer处理中文字符。 如果不使用分词版的tokenizer,不需要自己事先分词,tokenizer会帮你分。 如果使用分词版的tokenizer,最好先使用cache文件夹...
如果用词,提前分好词,词之间用空格隔开,python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量:utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。 实验效果 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 原始的bert效果就很好了,把bert当作embedding层送入其它模型,效果反而降了,之后会尝试长文本的效果对比...
中文分词工具word-1.0,Java实现的中文分词组件多种基于词典的分词算法_chinesewordtokenizer 在springmvc不处理中文,javaword分词-Java代码类资源Tr**rs 上传10.41 MB 文件格式 zip 中文 分词 word分词是一个Java实现的中文分词组件,提供了多种基于词典的分词算法,并利用ngram模型来消除歧义。 能准确识别英文、数字,...
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 ...
LLaMA 原生tokenizer词表中仅包含少量中文字符,在对中文字进行tokenzation时,一个中文汉字往往被切分成多个token(2-3个Token才能组合成一个汉字),显著降低编解码的效率。 预训练中没有出现过或者出现得很少的语言学习得不充分。 为了解决这些问题,我们可能就需要进行中文词表扩展。比如:在中文语料库上训练一个中文toke...