tie_word_embeddings: 是否将编码器和解码器的词嵌入层绑定。 tokenizer_class: 使用的分词器的类。 transformer_type: Transformer模型的类型。 transformers_version: Transformers库的版本号。 type_vocab_size: 类型词汇表的大小。 use_cache: 是否使用缓存。 vocab_size: 词汇表的大小。 上述选项只是一些常见的选...
tokenizer.json和config是分词的配置文件,根据vocab信息和你的设置更新,里面把vocab都按顺序做了索引,将来可以根据编码生成one-hot向量,然后跟embeding训练的矩阵相乘,就可以得到该字符的向量。下图是tokenizer.json内容。 from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( model_args.token...
tokenizer_config.json 配置文件,主要存储特殊的配置。 Model,也就是各种各样的模型。除了初始的Bert、GPT等基本模型,针对下游任务,还定义了诸如BertForQuestionAnswering等下游任务模型。模型导出时将生成config.json和pytorch_model.bin参数文件。前者就是1中的配置文件,这和我们的直觉相同,即config和model应该是紧密联系...
model.save_pretrained("directory_on_my_computer")# 会生成两个文件:config.json pytorch_model.bin Tokenizer transformer模型使用的分词方法,往往不是直接的word-level分词或者char-level分词。 前者会让词表过大,后者则表示能力很低。 因此主流的方式是进行subword-level的分词。例如对 "tokenization" 这个词,可能...
读取为 json 格式 (tokenizer_config) {"eos_token":"","model_max_length":512,"name_or_path":"xxx","pad_token":"<pad>","separate_vocabs":false,"source_lang":null,"sp_model_kwargs":{},"special_tokens_map_file":null,"target_lang":null,"tokenizer_class":"MarianTokenizer","unk_token...
from transformers import GPT2Tokenizer t = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") t.save_pretrained('/SOMEFOLDER/') Output: ('/SOMEFOLDER/tokenizer_config.json', '/SOMEFOLDER/special_tokens_map.json', '/SOMEFOLDER/vocab.json', '/SOMEFOLDER/merges.txt', '/SOMEFOLDER/added_tokens.json')...
mGPT 模型和mT5 模型都使用的 MT5Tokenizer 分词器,我们看看两个模型文件中分词器的区别。 mGPT 模型文件: mT5 模型文件: 由于MT5Tokenizer 基于 SentencePiece 分词算法实现,所以两个模型的spiece.model文件相同,tokenizer_config.json和special_tokens_map.json大致相同。
* tokenizer_config.json 配置文件,主要存储特殊的配置。 3. **Model**,也就是各种各样的模型。除了初始的Bert、GPT等基本模型,针对下游任务,还定义了诸如`BertForQuestionAnswering`等下游任务模型。模型导出时将生成`config.json`和`pytorch_model.bin`参数文件。前者就是1中的配置文件,这和我们的直觉相同,即con...
额外的文件,指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokenizer_config.json、sentencepiece.bpe.model等,这几类是tokenizer需要使用的文件,如果出现的话,也需要保存下来。没有的话,就不必在意。如果不确定哪些需要下,哪些不需要的话,可以把图1中类似的文件全部下载下来。
(…)/main/tokenizer.json:100%|███████████████████████████████████████████|466k/466k[00:00<00:00,1.96MB/s]Using framework PyTorch:2.0.1+cu117/root/onnx/tutorial-env/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/distilbert/modeling_...