MODEL_PATH =r'/home/sxj/jupyter/AL_BAGs/chinese-bert-wwm'# a.通过词典导入分词器tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained(r'/home/sxj/jupyter/AL_BAGs/chinese-bert-wwm/vocab.txt')# b. 导入配置文件model_config = transformers.BertConfig.from_pretrained(MODEL_PATH)# 修改配置model_con...
当然,Hugging Face Tokenizer也存在一些局限性和挑战。首先,由于分词算法的限制,Tokenizer可能无法处理一些特殊的词汇或短语,如未登录词、专业术语等。其次,Tokenizer的性能和效果也受到预训练模型的影响。如果预训练模型的质量不高或者与任务不匹配,那么Tokenizer的分词效果也会受到影响。 为了解决这些问题,我们可以采取一些...
接下来,我们将分步骤介绍如何创建自定义的Tokenizer和模型,并将其上传到Hugging Face模型库。第一步:创建自定义Tokenizer首先,我们需要创建一个自定义的Tokenizer类,该类将用于将文本转换为模型可以理解的数字。以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个基本的Tokenizer类: from transformers import PreTrainedTokenizer clas...
最后再让我们看一看这个“改进型分词器”。所谓分词器，它的英文名叫做tokenizer。这个名字叫暴露了它的本职工作，就是将原始的文本数据分割成一系列有意义的、可管理的小单元，这些小单元通常被叫做tokens。根据Qwen（或者区别于Qwen2，可以称为Qwen1）的技术报告，它采用了在编码不同语言信息方面具有更高效率的分词...
Hugging Face Tokenizer是一个用于将文本转换为数字表示形式的库。它支持多种编码器,包括BERT、GPT-2等,并提供了一些高级对齐方法,可以用于映射原始字符串(字符和单词)和标记空间之间的关系。 Hugging Face Transformer是一个用于自然语言处理(NLP)任务的库。它提供了各种预训练模型,包括BERT、GPT-2等,并提供了一些高...
如前文 Hugging face Transformers(2)—— Pipeline 3.2 节所述,可以用AutoTokenizer自动类,从模型地址直接识别、创建并初始化所需的 tokenizer 对象。这里我们还是使用前文的中文情感分类模型的 tokenizer # AutoTokenizer 包可以根据传入的参数(如模型名)自动判断所需的 tokenizer ...
最后再让我们看一看这个“改进型分词器”。所谓分词器,它的英文名叫做tokenizer。这个名字叫暴露了它的本职工作,就是将原始的文本数据分割成一系列有意义的、可管理的小单元,这些小单元通常被叫做tokens。 根据Qwen(或者区别于Qwen2,可以称为Qwen1)的技术报告,它采用了在编码不同语言信息方面具有更高效率的分词器,...
作为全球最顶级的机器学习工具库,Hugging Face上最近悄悄出现了一个新的transformers模型——Qwen2。没错,正是阿里通义千问Qwen模型的第二代。不过通义团队的算法同学在社交媒体上对此继续保持神秘。 “让它保持神秘” 也就是说,HuggingFace上的信息相当于一次“剧透”。而有剧透可能就说明距离正式“上映”不远了。
预DataCollatorWithPadding类似,DataCollatorForSeq2Seq使用tokenizer分词器来预处理输入,但是它也会适应model。这是因为data_collator需要准备好解码器的输入ids,这个输入ids是标签的右移版本,在第一个位置上添加一个特殊的token。因为不同模型会有不同的移动方式,因此DataCollatorForSeq2Seq需要输入model对象。
Hugging Face 分词器新增了 chat_template 属性，可用于保存模型训练时使用的聊天格式。此属性包含一个 Jinja 模板，可将对话历史记录格式化为正确的字符串。请参阅 技术文档，以了解有关如何在代码中编写和应用聊天模板。引言 如果你熟悉 🤗 transformers 库，你可能写过如下代码:tokenizer = AutoTokenizer.from_...