Tokenizer 返回一个字典,其中包含三个重要信息: Input_ids 是对应于句子中每个标记的索引。 Attention_mask 指示是否应该注意某个令牌。 当存在多个序列时,token_type_ids 标识一个令牌所属的序列。 你可以解码 input_ids 来返回原始输入: tokenizer.decode(encoded_input["input_ids"]) '[CLS] Do not meddle i...
def print_inputs_source(input_ids, token_type_ids, attention_mask): """ 打印模型tokenizer之后的内容 :param input_ids: :param token_type_ids: :param attention_mask: :return: """ print("input_ids: {}".format(input_ids)) print("token_type_ids: {}".format(token_type_ids)) print("...
token_type_ids = kwargs.get("token_type_ids", None) # only last token for inputs_ids if past is defined in kwargs @@ -945,6 +948,9 @@ def __init__(self, config): def get_output_embeddings(self): return self.lm_head def set_output_embeddings(self, new_embeddings): self.lm...
:return: 包含文本块列表及其对应的标记范围的元组 """inputs=tokenizer(input_text,return_tensors='pt',return_offsets_mapping=True)punctuation_mark_id=tokenizer.convert_tokens_to_ids('.')sep_id=tokenizer.convert_tokens_to_ids('[SEP]')token_offsets=inputs['offset_mapping'][0]token_ids=inputs...
segment IDs used to distinguish different sentences positional embeddings used to show token position within the sequence 幸运的是,这个接口为我们处理了一些输入规范,因此我们只需要手动创建其中的一些(我们将在另一个教程中重新访问其他输入)。 特殊的Tokens ...
however when I pass the model just "embeds" itself using argument "inputs_embeds" I get the same output as passing "input_ids" using "input_ids" argument, it means the model handles the position and type embeddings itself. So adding them manually to input_embeddings brings...
post( "http://127.0.0.1:8080/embed_all_cross_encoding", headers={"Content-Type": "application/json"}, json=payload, ) as response: data = await response.json() token_embeddings = data["token_embeddings"] token_type_ids = data["token_type_ids"] if __name__ == "__main__": ...
安全:我们的一些私有的业务知识不适合也不允许上传给 OpenAI 成本:使用过程中所有的 token 都是要收费的 能力:除了文件大小限制、国内访问限制等,通用服务都是黑盒子,可能无法实现个性化的定制需求 所以,我们还是有必要学习和了解 RAG 的实现原理以及 RAG 系统的自主搭建。
outputs = self.gemma(input_ids) token_embeds = outputs.last_hidden_state # [B, L, 1024] intent_logits = self.intent_classifier(token_embeds.mean(1)) slot_logits = self.slot_ner(token_embeds) return intent_logits, slot_logits 3. 跨模态对齐 ...
In this projection, input token representations can directly interact with each other by transposing the projected matrix in the hidden layer. Inspired by this approach, we designed the mFC encoder, where a matrix in the hidden layer is transposed to interact with other gene vectors. The mFC ...