和Qwen相同,Qwen2采用byte-level byte-pair encoding(BPE)分词器,这个分词器具有很高的编码效率,所有大小的模型都使用由151643个通用token和3个控制token组成的公共词汇表。 具体来说,使用一个开源的 fast BPE tokenizer,tiktoken,并且选择cl100k词汇表作为起点进行分词;为了提高模型在多语言下游任务上的性能,特别是在...
importtiktoken_cppastiktokenenc=tiktoken.get_encoding("cl100k_base")assertenc.decode(enc.encode("hello world"))=="hello world" The speed of tiktoken.cpp is on par with openai tiktoken: cdtestsRAYON_NUM_THREADS=1pythonbenchmark.py
和Qwen相同,Qwen2采用byte-level byte-pair encoding(BPE)分词器,这个分词器具有很高的编码效率,所有大小的模型都使用由151643个通用token和3个控制token组成的公共词汇表。 具体来说,使用一个开源的 fast BPE tokenizer,tiktoken,并且选择cl100k词汇表作为起点进行分词;为了提高模型在多语言下游任务上的性能,特别是在...