tokenizer_class:一个字符串,指定要使用的 tokenizer class 的名字。如果未设置,则默认使用模型相关的 tokenizer。 prefix:一个字符串,指定在调用模型之前,应该在每个文本的开头添加的一个特定的 prompt。 bos_token_id:一个整数,指定 beginning-of-stream token 的ID。 pad_token_id:一个整数,指定 padding token...
GPTChinese的tokenizer和model的特殊字符不对应,tokenizer.bos_token_id超出了词表范围 稳定复现步骤 & 代码 import paddle import paddle.nn as nn import paddlenlp from paddlenlp.transformers import GPTChineseTokenizer,GPTLMHeadModel import time from tqdm import tqdm tokenizer = GPTChineseTokenizer.from_pretra...
{0: 'LABEL_0', 1: 'LABEL_1'}, 'label2id': {'LABEL_0': 0, 'LABEL_1': 1}, 'tokenizer_class': None, 'prefix': None, 'bos_token_id': 1, 'pad_token_id': 0, 'eos_token_id': 2, 'sep_token_id': None, 'decoder_start_token_id': None, 'task_specific_params': None,...
(weights_dir) question_ids = tokenizer.encode(question + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt') question_ids = question_ids.cuda() print(tokenizer.eos_token_id, tokenizer.bos_token_id, tokenizer.pad_token_id) # 2, 1, 32000 print(question_ids) # tensor([[ 1, 15043, 29892, 727,...
解决方法是在文本前面添加一个bos_token_id,其余不变再正常去取: output = model(input_ids=torch.tensor([model.config.bos_token_id]+input_ids), attention_mask=torch.tensor([1]+input_mask), output_attentions=True) logits = output.logits ...
if tok_id == tokenizer.bos_token_id: human_text = False elif not human_text and tok_id == tokenizer.eos_token_id: # don’t mask the eos token, but the next token will be human text to mask human_text = True elif not human_text: # leave example['labels'] text as it is when...
其中,[BOS] 和 [EOS] 是 QwenTokenizer 中的原始特殊 token 。额外新增的特殊 token 包括:[SOV] 表示视觉输入(包含图像和视频的 meta 信息部分)的开始,[SOT] 表示视觉 token 的开始,[EOV] 表示视觉输入的结束。 “中东地处欧亚非的十字路口,历史又非常复杂,不能把任何事情简单化。” 他说,并且,他还以阿联...
注:bos,eos,pad等特殊ids要和yaml配置文件中model_config部分保持一致,默认bos_token_id=1,eos_token_id=2,pad_token_id=0。 如果有所修改,配置文件中对应设置也需要修改,通常预训练数据不包含pad_token,因此建议设置pad_token_id=-1。 alpaca 数据预处理 ...
if (labels[:, 0] == self.processor.tokenizer.bos_token_id).all().cpu().item(): labels = labels[:, 1:] batch[“labels”] = labels return batch Let’s initialise the data collator we’ve just defined: data_collator = DataCollatorSpeechSeq2SeqWithPadding(processor=processor) ...
decode([predicted_token_id]) print(f"预测结果: {predicted_token}") 输出 示例3:序列到序列任务 (AutoModelForSeq2SeqLM) from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM # 指定模型名称 model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-de" # 加载 Tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_...