max_length=model.config.n_positionsstride=512seq_len=encodings.input_ids.size(1)nlls=[]prev_end_loc=0forbegin_locintqdm(range(0,seq_len,stride)):end_loc=min(begin_loc+max_length,seq_len)trg_len=end_loc-prev_end_loc# may be different from stride on last loopinput_ids=encodings....
padding='longest',return_tensors='pt').to(device)input_ids=inputs.input_idsn=input_ids.shape[0]withtorch.no_grad():foriinrange(max_tokens):# 模型输出model_input=model.prepare_inputs_for_generation(input_ids)outputs=model
inputs= tokenizer(examples["query"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512) outputs= tokenizer(examples["positive"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)return{"input_ids": inputs["input_ids"],"attention_mask": inputs["attention_mask"],"labels": output...
input='data/corpus.txt',# 输入文件 model_prefix='open_llama',# 模型前缀 shuffle_input_sentence=False,# 是否打乱句子 train_extremely_large_corpus=True, # hyperparameters of tokenizer max_sentence_length=16384,# 句子最大长度 pad_id=3, model_type="BPE", vocab_size=50000, split_digits=True,...
其中的input_ids就是上面我们说的文字的token。可以注意到token的个数少于实际文字的数量,这是因为在转为token的时候,并不是一个汉字一个token的,可能会将部分词语变为一个token,也可能将一个英文转为两部分(如词根和时态),所以token数量和文字数量不一定对得上。
Unlimiformer: Long-Range Transformers with Unlimited Length Input https://github.com/abertsch72/unlimiformer 适用于Encoder-Decoder模型,长文本摘要等场景 特意起了个隐式搜索的标题,是因为和上面的文本搜索实现有异曲同工之妙,本质的差异只是以上是离散文本块的搜索。而Unlimiformer是在解码阶段对超长输入,to...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-1_8B-Chat",trust_remote_code=True)template:Template=get_template('qwen',tokenizer,max_length=256)resp=template.encode({'query':'How are you?',"response":"I am fine"})[0]print(resp)#{'input_ids': [151644, 8948, 198, 2610, 525, 264...
其中的input_ids就是上面我们说的文字的token。可以注意到token的个数少于实际文字的数量,这是因为在转为token的时候,并不是一个汉字一个token的,可能会将部分词语变为一个token,也可能将一个英文转为两部分(如词根和时态),所以token数量和文字数量不一定对得上。
在LLM中的FFN层使用SoftMOE原理类似,只不过有多个input(即多个token),分别通过各个专家并进行加权求和。 Steel LLM项目中,笔者尝试了3种Soft MOE的实现。 1.Soft MOE v1 v1 版本的Soft MOE实现如下所示。即按照最朴素的Soft MOE原理进行实现,每个token都会被每个expert进行处理。该种实现方法训练速度较慢。
from transformersimportDataCollatorForSeq2SeqMAX_LENGTH=256# Function to generate token embeddings from text partofbatch def_preprocess_batch(batch:Dict[str,List]):model_inputs=tokenizer(batch["text"],max_length=MAX_LENGTH,truncation=True,padding='max_length')model_inputs["labels"]=copy.deepcopy...