BPE tokenizer 和原始 BPE 算法的区别在于:原始 BPE 算法用一个“新字节”替代“字节对”(前面例子中的X、Y、Z),为了在解压缩时还原这种替代关系,我们需要维护一个查找表Y=ab;X=...;但是,在建立 BPE tokenizer 的过程中,我们并没有引入“新字节”,而只是将“字节对”进行合并,也就是说我们只需要合并之后...
接着，你需要给tokenizer添加一些特殊的token，比如[CLS]和[SEP]，这些token可以帮助模型识别文本的开始和结束¹²。最后，你可以使用tokenizer的encode或encode_plus方法来把文本转换成token ID的序列，并且使用model的forward方法来得到模型的输出¹²³。下面是一个简单的Python代码示例：# 导入transformers库from...
最后,你可以使用tokenizer的encode或encode_plus方法来把文本转换成token ID的序列,并且使用model的forward方法来得到模型的输出¹²³。 下面是一个简单的Python代码示例: # 导入transformers库 from transformers import AutoTokenizer, GPT2DoubleHeadsModel import torch # 加载tokenizer和model tokenizer = AutoToken...
Tokenizer即分词器是大语言模型pipeline中一个完全独立的阶段。它们有自己的训练集、算法（比如BPE，字节对编码），并在训练完成后实现两个功能：从字符串编码到token，以及从token解码回字符串。为什么我们需要关注它？卡帕西指出：因为LLM中的很多奇怪行为和问题都可以追溯到它。比如：为什么大模型不能处理简单的字符串...
OpenAI提供了一个 tokenizer,用以探索 token 的工作方式。我自己构建了一个更有意思的工具,是一个 Observable notebook( https://observablehq.com/@simonw/gpt-tokenizer )。在这个 Observable notebook 中,你可以将文本转换为 token,将 token 转换为文本,还可以搜索整个 token 表。 这个 Observable notebook 看...
最后,你可以使用tokenizer的encode或encode_plus方法来把文本转换成token ID的序列,并且使用model的forward方法来得到模型的输出¹²³。 下面是一个简单的Python代码示例: # 导入transformers库 from transformers import AutoTokenizer, GPT2DoubleHeadsModel ...
直接在笔记本或者Python会话中运行下面这个代码：from utils import load_encoder_hparams_and_paramsencoder, hparams, params = load_encoder_hparams_and_params("124M", "models")Bingo！一些必要的模型和tokenizer文件就直接下载到model/124M，编码器、hparams和params也能直接加载。更具体的内容这里就不多说了，...
Karpathy新视频又火了:从头构建GPT Tokenizer 丰色 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 技术大神卡帕西离职OpenAI以后,营业可谓相当积极啊。 这不,前脚新项目刚上线,后脚全新的教学视频又给大伙整出来了: 这次,是手把手教咱构建一个GPT Tokenizer(分词器),还是熟悉的时长(足足2小时13分钟)。
这次,是手把手教咱构建一个GPT Tokenizer(分词器),还是熟悉的时长(足足2小时13分钟)。 Ps. 上次讲课还是俩月前的大模型科普。 所谓“卡帕西出手,必属精品”,大伙火速码码码: 今晚的约会取消,卡帕西来了我要去上课(狗头) 再说一遍,付费都买不到的这样...
inputs = tokenizer.encode ("Do you have time")如输出所示，上述代码将输入编码为一个包含 4 个输入 tokens 的张量：Inputs: tensor ([[5211, 345, 423, 640]])然后，我们将编码后的 token IDs 输入模型：with torch.no_grad ():输出张量如下所示：Outputs:模型将输出一个 [1, 4, 50257] 的...