tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens):可以把tokens映射为数字id。 tokenizer.decode(ids):可以把数字id映射回字符串。 tokenizer.tokenize(sequence):把一句话进行分词变成一个一个字符。 1 2 3 4 5 6 tokens=tokenizer.tokenize('我爱中华大地') prin
if next_token == tokenizer.eos_token_id: break input_ids = torch.cat([input_ids, rearrange(next_token, 'c -> 1 c')], dim=-1) generated_text = tokenizer.decode(input_ids[0]) return generated_text 2、Beam Search 束搜索(Beam Search)是贪婪解码的一种扩展,通过在每个时间步保留多个候选...
# 应用聊天模板text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True) # 分词并生成inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)outputs = model.generate(**inputs,max_new_tokens=100,do...
-1, :]next_token=torch.argmax(next_token_logits, dim=-1)ifnext_token == tokenizer.eos_token_id:breakinput_ids=torch.cat([input_ids, rearrange(next_token, 'c -> 1 c')], dim=-1)generated_text=tokenizer.decode
tokenizer =BertTokenizer.from_pretrained(config.PRE_TRAINED_MODEL_NAME) text='天空下着暴雨,o2正在给c1穿雨衣,他自己却只穿着单薄的军装,完全暴露在大雨之中。角色: o2'input_ids=tokenizer.encode(text) output= tokenizer.decode(input_ids) 输出的output长这样,长度45: ...
generated_text = tokenizer.decode(best_sequence) return generated_text 3、Temperature Sampling 温度参数采样(Temperature Sampling)常用于基于概率的生成模型,如语言模型。它通过引入一个称为“温度”(Temperature)的参数来调整模型输出的概率分布,从而控制生成文本的多样性。
decoded_encodings=tokenizer.decode(encoded_sequence) print("Decoded sequence: ", decoded_encodings) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 输出结果并注意: 大写字母组成的单词会分解为一个或多个语义独立的token,但tokenizer也会用##来表示其并非单独存在。
最后一步,利用分词器解码得到最终的摘要文本:利用 tokenizer.decode() 函数,将词语 id 转换为词语文本。其中参数 skip_special_tokens 表示是否去掉“”、"<\s>"等一些特殊 token。 六、先下载预模型再加载--尝试 facebook/bart-large-cnn at main (huggingface.co) ...
pytorch token 切片 tokenizer python python:tokenize --- 对 Python 代码使用的标记解析器 简介 对输入进行解析标记 命令行用法 例子 简介 tokenize 模块为 Python 源代码提供了一个词法扫描器,用 Python 实现。该模块中的扫描器也将注释作为标记返回,这使得它对于实现“漂亮的输出器”非常有用,包括用于屏幕显示的...
(max_tokens):outputs=model(input_ids)next_token_logits=outputs.logits[:,-1,:]next_token=torch.argmax(next_token_logits,dim=-1)ifnext_token==tokenizer.eos_token_id:breakinput_ids=torch.cat([input_ids,rearrange(next_token,'c -> 1 c')],dim=-1)generated_text=tokenizer.decode(input_ids...