tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) # 对输入文本进行分词 inputs1 = tokenizer(text1, return_tensors='pt') inputs2 = tokenizer(text2, return_tensors='pt') # 使用BERT模型提取文本特征 with torch.no_grad(): outputs1 = model(**...
基于空格和标点的Tokenizer:这是最简单的Tokenizer类型。它会根据空格和标点符号来切割文本。例如,文本"The quick brown fox."会被切割为"The"、"quick"、"brown"和"fox"四个token。基于子词的Tokenizer:这种Tokenizer会考虑词语的内部结构。例如,它可能会将"unhappiness"这个词切割为"un-"、"happi-"和"-ness"...
前言ChatGPT与GPT-4释出已经很久了,大家的讨论主要集中在ChatGPT和GPT-4模型本身上及其影响上,对于ChatGPT和GPT-4底层的Vocabulary与Tokenizer的讨论似乎并不太多。实际上,在早前OpenAI已经悄悄在自家的tokeniz…
实验表明,尽管乱序文本极大地改变了tokenizer表示,但大多数强大的LLM可在一定程度上处理乱序文本。GPT-4表现尤为亮眼。 本文实验也存在一些限制,如只研究了乱序字母的影响,未探讨插入或替换字母等其他破坏分词方法。此外,本文仅调查了LLM处理乱序文本的能力,未深入分析其背后的原因,特别是GPT-4近乎完美执行此任务的原因...
https://platform.openai.com/tokenizer Tiktokenizer 在线工具 https://tiktokenizer.vercel.app/ gpt-tokenizer 截图,点击这里访问 支持cl100k_base and p50k_base 编码的库(也就是GPT-4和GPT-3.5) Javascript: https://github.com/niieani/gpt-tokenizer ...
他还把这段内容放进了OpenA官方的tokenizer工具,发现GPT-4看到的token其实是这样的: UNDER NE AT HT HE GA Z EOF OR ION SB EL TW HER ET HE SEA OF TRA 这里面除了“UNDER”、“SEA”和“OF”之外,几乎剩下的所有token都看起来“毫无逻辑”,这更加使人费解了。
为此,科研团队提出一个可以统一训练的综合框架,它由多模态Tokenizer(分词器)、作为主干网络的多模态语言模型和多模态De-tokenizer(连接器)等三个主要组件组成。其中,Tokenizer将连续的非文本模态转换为离散的token,然后将它们排列成多模态交错序列,用于语言模型的统一训练。
Tokenization(标记化):使用了LLaMA Byte Pair Encoding (BPE) tokenizer对输入示例进行处理。该tokenizer将所有数字拆分为单独的数字,并使用字节来分解未知的UTF-8字符。为了处理可变长度序列,作者将一个填充标记“[[PAD]]”添加到LLaMA tokenizer的词汇表中,最终词汇表包含了32,001个标记。
为此,科研团队提出一个可以统一训练的综合框架,它由多模态Tokenizer(分词器)、作为主干网络的多模态语言模型和多模态De-tokenizer(连接器)等三个主要组件组成。其中,Tokenizer将连续的非文本模态转换为离散的token,然后将它们排列成多模态交错序列,用于语言模型的统一训练。
为此,科研团队提出一个可以统一训练的综合框架,它由多模态Tokenizer(分词器)、作为主干网络的多模态语言模型和多模态De-tokenizer(连接器)等三个主要组件组成。其中,Tokenizer将连续的非文本模态转换为离散的token,然后将它们排列成多模态交错序列,用于语言模型的统一训练。