3. 理解sp_tokenizer的用途 sp_tokenizer通常指的是基于SentencePiece的分词器,它是许多Transformers模型使用的分词技术之一。然而,并非所有模型都使用SentencePiece。ChatGLMTokenizer可能内部使用了不同的分词技术(如BERT的WordPiece或GPT的BPE)。 如果你确实需要使用SentencePiece分词器,可能需要检查你是否使用了错误的分词器类...
针对你提出的问题“chatglmtokenizer' object has no attribute 'sp_tokenizer'”,以下是我给出的详细分析和解决方案: 1. 确认'chatglmtokenizer'对象的类型及来源 ChatGLMTokenizer 是Hugging Face Transformers 库中用于处理 ChatGLM 模型文本输入的分词器。ChatGLM 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型,由清华...
而在子类ChatGLMTokenizer中重写了get_vocab方法,在子类的get_vocab方法中用到了self.sp_tokenizer。然而,此时self.sp_tokenizer未被定义 解决方法就是在super().__init__()之前设置self.sp_tokenizer属性 修改前 classChatGLMTokenizer(PretrainedTokenizer):...def__init__(...)->None:super().__init__(.....
I solved the problem by following your method, thank you! n1vkmentioned this issueDec 30, 2023 Furytonmentioned this issueJul 25, 2024 AttributeError: 'ChatGLMTokenizer' object has no attribute 'sp_tokenizer'irlab-sdu/fuzi.mingcha#11 Open...
AttributeError: 'ChatGLMTokenizer' object has no attribute 'sp_tokenizer' 【避坑2】transformers 版本为 4.34.0 时会出现上面的错误,改用 transformers==4.33.2 版本 pipinstalltransformers==4.33.2 【踩坑3】系统上的 NVIDIA驱动程序太旧,不能使用 cuda ...
当前行为 | Current Behavior 准备将本地词表合并到Qwen的词表,但是发现Qwen tokenizer无论是fast还是普通的use_fast=False,也就是tokenization_qwen2.py和tokenization_qwen2_fast.py,均不支持“sp_model”,导入报错: 1.AttributeError: 'Qwen2Tokenizer' object has
在使用百川大模型进行自然语言处理任务时,有时会遇到启动错误,提示’AttributeError: ‘BaichuanTokenizer’ object has no attribute ‘sp_model’。这个错误通常意味着’BaichuanTokenizer’对象中没有找到’sp_model’属性,这可能是由于以下几个原因造成的: 依赖库未安装或版本不兼容:在使用百川大模型之前,需要确保已经...
(regexTokenizerPath) >>> loadedReTokenizer = RegexTokenizer.load(regexTokenizerPath) >>> loadedReTokenizer.getMinTokenLength() == reTokenizer.getMinTokenLength() True >>> loadedReTokenizer.getGaps() == reTokenizer.getGaps() True >>> loadedReTokenizer.transform(df).take(1) == reTokenizer....
例如,LQAE 训练了一个VQVAE Tokenizer ,使用冻结的LLM codebook来量化图像,将其转换为一组语言token。为了使LLM执行图像理解和生成任务,SPAE通过引入分层量化技术和CLIP提供的语义指导,进一步提高了来自冻结LLM codebook的量化图像token的质量。然而,由于视觉特征和语言token embedding之间存在显著差异,这些方法难以将语义...
If you really want to get it working on main right now, though, the underlying problem is caused by the base tokenizer __init__() looking for self.sp_model before the child class has created that attribute. Moving the call to super().__init__() to a line after the creation of sel...