原始代码没有实现tokenizer,而是使用llama3的tokenizer.model,实现代码如下: # 执行:pip install blobfile # 执行:pip install tiktoken from pathlib import Path import tiktoken from tiktoken.load import load_tiktoken_bpe tokenizer_path = "Meta-Llama-3-8B/tokenizer.model"special_tokens= [ "<|begin_of...
通过GPT模型处理以后,每一个768维的token embedding都对应一个768维的output vector输出。 预测下一个词forward。 下面我们先准备两条数据作为一个batchsize。 import tiktoken import torch tokenizer = tiktoken.get_encoding("gpt2") batch = [] txt1 = "Every effort moves you" txt2 = "Every day hold...
"tiktoken version: 0.7.0\n", "torch version: 2.4.0\n" ] } ], "source": [ "from importlib.metadata import version\n", "\n", "pkgs = [\n", " \"tiktoken\", # Tokenizer\n", " \"torch\", # Deep learning library\n", "]\n", "for p in pkgs:\n", " print(f\"...
它实现了两个Tokenizer对象用于文本到词元和词元到文本的转换:BasicTokenizer和RegexTokenizer。 BasicTokenizer直接在文本上运行BPE算法,RegexTokenizer在BPE之前通过正则表达式将文本切分为不同类型(如字母、数字、标点等)以防止词汇跨类型合并。 思路步骤 从Meta下载权重文件。 使用tiktoken库加载BPE分词器,并定义特殊token...
import tiktoken from tiktoken.load import load_tiktoken_bpelogger = getLogger(__name__)Role = Literal["system", "user", "assistant"]class Message(TypedDict, total=False): role: Role content: strDialog = Sequence[Message]class Tokenizer:...
使用tiktoken库加载BPE分词器,并定义特殊token。 核心技术点 BPE分词:字节对编码(Byte Pair Encoding)是一种常见的分词方法,用于处理词汇表。 目的是设置和测试一个自定义的tokenizer,它能够处理文本数据 设置路径和特殊标记: tokenizer_path tokenizer.model ...
from pathlib import Path import tiktoken from tiktoken.load import load_tiktoken_bpe import torch import json import matplotlib.pyplot as plt # 加载分词器模型路径 tokenizer_path = "Meta-Llama-3-8B/tokenizer.model" special_tokens = [ "<|begin_of_text|>", "<|end_of_text|>", "<|reserve...
import torch from torch.utils.data import Dataset import tiktoken from previous_chapters import SpamDataset tokenizer = tiktoken.get_encoding("gpt2") train_dataset = SpamDataset("train.csv", max_length=None, tokenizer=tokenizer) val_dataset = SpamDataset("validation.csv", max_length=train_datase...
While Figure 2.13 shows the tokens in string format for illustration purposes, the code implementation will operate on token IDs directly since the encode method of the BPE tokenizer performs both tokenization and conversion into token IDs as a single step. ...
最后,代码测试了tokenizer的encode和decode方法。首先使用encode方法将字符串"hello world!"编码为数字表示,然后使用decode方法将这些数字解码回文本表示。 from pathlib import Pathimport tiktokenfrom tiktoken.load import load_tiktoken_bpeimport torchimport jsonimport matplotlib.pyplot as plttokenizer_path = "Meta...