tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-xxl") hf_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(hf_checkpoint_path) generator = pipeline("text2text-generation", model=hf_model, tokenizer=tokenizer) prompt = ( "mnli hypothesis: Your contributions were of no help with our stu...
决定要保留的 token,简单来想就是把中文的 token 保留下来,但是也不只是中文,英文的也要保留一部分,看上去似乎只是一个正则表达式的问题,实际上没那么简单,用英文字母的也不一定是英语,用中文字的也不一定是中文,这是个让人纠结的事情。 于是笔者想了另外一个办法:用这个 25 万 token 的 tokenizer 对笔者收集...
完整代码(训练和解码细节)在 Github 上也可以找到,这里就不展开了。 值得一提的是,对于中文来说,tokenizer 给出的结果是带有词的,即对于中文来说 mT5 是以词为单位的,只不过词颗粒度会比较少。这进一步说明了我们之前的工作提速不掉点:基于词颗粒度的中文 WoBERT[6]的改进方向是正确的。 3.1 中文 相信大多数...
完整代码(训练和解码细节)在Github上也可以找到,这里就不展开了。 值得一提的是,对于中文来说,tokenizer给出的结果是带有词的,即对于中文来说mT5是以词为单位的,只不过词颗粒度会比较少。这进一步说明了我们之前的工作《提速不掉点:基于词颗粒度的中文WoBERT》的改进方向是正确的。 中文 相信大多数读者都只关心...
class T5XXLPreprocessor(Preprocessor): tokenizer_cls = T5Tokenizer def __init__( self, tokenizer, sequence_length=256, add_start_token=False, add_end_token=True, **kwargs, ): super().__init__(**kwargs) self.tokenizer = tokenizer self.sequence_length = sequence_length self.add_start_to...
首先,确保您尝试加载的 tokenizer 确实存在于您的环境中。由于 google/t5-v1_1-xxl 是一个预训练模型,它通常通过 Hugging Face 的 Transformers 库进行加载。 2. 执行安装命令以获取 tokenizer 如果您还没有安装 Transformers 库或者相关的 tokenizer,您可以通过以下命令进行安装: bash pip install transformers 然...
to avoid deadlocks...To disable this warning, you can either: - Avoid using `tokenizers` before the fork if possible - Explicitly set the environment variable TOKENIZERS_PARALLELISM=(true | false)deepspeed --num_gpus=8 scripts/run_seq2seq_deepspeed.py --model_id google/flan-t5-xxl --...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}") print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}") # Train dataset size: 287113 # Test dataset size: 11490 我们在配置文件中定义了一个prompt_template,其可用于来构建指令提示,以提高我...
dataset=load_dataset(dataset_id,name=dataset_config)# Load tokenizerofFLAN-t5-base tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}")print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}")# Train dataset size:287113# Test dataset size:11490 ...
['test'])}")# 训练数据集大小: 14732# 测试数据集大小: 819# 通过 tokenizer 将文本数据转换为 tokenfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSeq2SeqLMmodel_id="google/flan-t5-xxl"# 加载FLAN-t5-XL的分词器tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)## 数据预测理:输入,输出,以及 batch ...