引子:LLAMA中的SentencePiece 什么是SentencePiece: SentencePiece的特性: SentencePiece的例子 SentencePiece和BPE的关系 最近在梳理GPT实现和LLAMA实现的时候发现自己对tokenizer的理解不够深刻,因此搜索了不少资料,阅读了一些源码。由于是看LLAMA时候发现的问题,所以就这个契机梳理一遍SentencePiece,加深对其的了解。本篇文章就作...
这个过程可以通过运行以下命令实现:python merge_tokenizers.py --llama_tokenizer_dir r'L:/20230902_Llama1/llama-7b-hf' --chinese_sp_model_file r'./chinese_sp.model'。 其中,llama_tokenizer_dir 是存放原版 LLaMA tokenizer 的目录,chinese_sp_model_file 是指向用 sentencepiece 训练的中文词表文件的路...
conda install -c conda-forge llama-tokenizers 步骤2:检查导入语句 在您的代码中,确保您已经正确导入了LLaMATokenizer类。通常,导入语句应该类似于: from llama_tokenizers import LLaMATokenizer 注意替换“llama_tokenizers”为实际的库名称,并确保与您的安装和代码中的引用一致。 步骤3:检查版本兼容性 如果以上步...
特殊字符在llamatokenizer中扮演着重要的角色,它们帮助我们更好地处理和理解文本。 在llamatokenizer中,特殊字符主要分为以下几类: 1.标点符号:包括逗号、句号、问号、感叹号等,用于表示文本的句法结构,帮助分词器识别语句的边界。 2.连接词:如“和”、“但”、“因为”等,用于连接词汇,表达句子之间的关系。 3....
例如,如果你正在处理英语文本,你可能会选择使用基于空格的分词或NLTK等工具。如果你正在处理中文文本,你可能会选择使用jieba等工具。总的来说,选择哪种分词工具应该根据你的具体需求和场景来决定。 这个系列我们将开始对llama2的代码进行学习讲解,如果有理解不够深刻的地方,请大家见谅~~~...
在使用 llamatokenizer 时,我们需要了解一些特殊字符的作用,以便更好地进行分词工作。 二、llamatokenizer 概述 llamatokenizer 是一个基于 Python 的分词工具,其基于正则表达式实现,可以快速地将文本切分成词语。llamatokenizer 支持中文、英文等多种语言的分词,同时也支持自定义词库。这使得 llamatokenizer 在实际应用中...
Alternative: for CommonJS projects this should work: async function main() { const llamaTokenizer=await import('llama-tokenizer-js') console.log(llamaTokenizer.default.encode("Hello world!")) } main(); Usage Once you have the module imported, you can encode or decode with it. Training ...
>>> from transformers import LlamaTokenizer >>> tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("huggyllama/llama-7b", add_eos_token= True) >>> tokenizer.decode(tokenizer.encode("Hello", add_special_tokens = True)) ' Hello' Which version of transformers do you use? Collaborator ArthurZucker ...
使用LLaMA Tokenizer对 jsonl 文件进行分词,并将分词结果保存到 txt 文件中,分词代码如下: import jsonlines import sentencepiece as spm from tqdm import tqdm jsonl_file = '/path/to/jsonl_file' txt_file = '/path/to/txt_file' tokenizer = spm.SentencePieceProcessor('./tokenizer.model') w = open...
ValueError: Tokenizer class LLaMATokenizer does not exist or is not currently imported. 出现原因: 新版transformers里面llama的tokenizer命名为LlamaTokenizer 但是旧的模型里面的tokenizer叫LLaMATokenizer 解决方案: 1、改动transformers源码中三个位置: utils/dummy_sentencepiece_objects.py ...