SentencePiece实现了子词单元(例如,字节对编码(BPE)[Sennrich et al.])和unigram语言模型[Kudo.]),具有从原始句子直接训练的扩展性。SentencePiece允许我们做一个纯粹的端到端系统,不依赖于特定语言的前/后处理。 二、sentencepiece使用步骤 🥌准备文本 数据格式的准确是模型能够正确运行的重要前提 sentencepiece的输入...
sentencepiece 使用 单单野草 AI全栈:框架、高性能计算、模型部署、算法、芯片架构 internvl等使用了sp来做词表,C++使用方式如下: github链接:github 使用可以看官方文档 仅仅补充一下编译问题: 如果遇到STL lib库二进制兼容问题,可以采用如下编译选项: cmake -DSPM_ENABLE_TENSORFLOW_SHARED=ON .. make -j8发布...
通过这些微小数据对比,个人觉得利用sentencepiece相对jieba这类正规分词器来说,更容易过拟合些,换个角度来说,它捕捉的特征更多些,但也带来更多噪声特征的影响。 (3) 载入数据集的消耗时间 对比jieba分词器,sentencepiece切分效率是它的近6倍,基于这个优势,是可以看出sentencepiece的使用价值的,尤其当处理文档级文本的时候...
SentencePiece是一种开源的文本处理工具,主要用于将文本分割成子词或字节级别,并生成相应的词汇表。它在自然语言处理和机器学习领域被广泛使用。 SentencePiece的主要特点包括: ...
使用sentencepiece中BPE训练中文词表,并在transformers中进行使用。. Contribute to BearNetwork-BRNKC/sentencepiece_chinese_bpe development by creating an account on GitHub.
python3使用pip安装sentencepiece出现returned non-zero exit status 127. 出现错误类似如下: [root@bb4d85446731 ~]# pip38 install sentencepiece0.1.97 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
install sentencepiece 我也遇到过类似的问题，但我通过运行上面提到的命令并重新启动我的内核来解决它。
中文的GPT2训练代码,使用BERT的Tokenizer或Sentencepiece的BPE model(感谢kangzhonghua的贡献,实现BPE模式需要略微修改train.py的代码)。可以写诗,新闻,小说,或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式或是BPE模式(需要略微修改train.py的代码)。支持大语料训练。
[BUG/Help] 使用ptuning微调时报错RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())] #565 Closed 1 task done bo369 opened this issue Apr 12, 2023· 2 comments Commentsbo369 commented...
Sentencepiece是google开源的文本Tokenzier工具,其主要原理是利用统计算法,在语料库中生成一个类似分词器的工具,外加可以将词token化的功能;对比开源的分词器,它会将频繁出现的字符串作为词,然后形成词库进行切分,所以它会切分的粒度会更大些。 例如“机器学习领域“这个文本,按jieba会分“机器/学习/领域”,但你想要...