Tokenizer分词器,将一段文本分割成很多单词或者子单词,这些单词或子单词通过token词表被映射成一串id。简单点说就是将字符序列转化为数字序列,对应模型的输入。 由于神经网络模型不能直接处理文本,因此我们需要先用分词器将文本转换为数字,这个过程被称为编码 (Encoding),包含两个步骤: 使用分词器 (tokenizer) 将文本...
1、分词器的作用 对于文本,使用分词器(Tokenizer)将文本转换为一系列标记(tokens),并创建tokens的数字表示,将它们组合成张量。Tokenizer根据一组规则将文本拆分为tokens。然后将这些tokens转换为数字,然后转换为张量,成为模型的输入。模型所需的任何附加输入都由Tokenizer添加。 开始使用AutoTokenizer.from_pretrained()方法...
通过wrapped_tokenizer.save_pretrained("path")可以将 tokenizer 的整体状态保存为三个文件:tokenizer_config.json、special_tokens_map.json 和 tokenizer.json。若要从文件加载,就使用PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("path")实例化。 tokenizers.Tokenizer 类# tokenizers 库中Tokenizer类能够涵盖转换 tokens 的...
模型在训练中主要使用统计指标,比如出现的频率,左右连接度等,还有困惑度来训练最终的结果,论文题目为:《SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing》,地址为:https://arxiv.org/pdf/1808.06226.pdf SentencePiece 的训练目标如下。我们希望最大化对数...
从分词结果来看,BBPE类似jieba分词一样将中文字符进行了聚合成为一个一个的子串,而最终也是以子串整体映射到一个数值id,其中句子开头,或者文本中存在空格符,分词算法会将其替换为▁符号。 在LlamaTokenizer类中调用了sentencepiece来获取模型分词器,后续的分词操作也是基于sentencepiece提供的API方法...
Embedding(词嵌入)和Tokenizer(分词器)是在自然语言处理中常用的两种技术,用于将文本转换为计算机可以处理的数字表示。 Tokenizer(分词器) 是将文本转换为单词或子词序列的过程。在自然语言处理中,文本通常是由一系列单词或子词组成的,而分词器的任务就是将这些单词或子词从文本中分离出来,并将它们转换为计算机可以处...
tokenizer.model分词模型可以通过手动安装谷歌的项目源码,使用命令行导出为tokenizer.vocab词表,从而得到每个token和token id的对应关系,sentencepiece命令工具安装方式如下 # download sentencepiece项目源码 $ unzip sentencepiece.zip $ cd sentencepiece $ mkdir build ...
LLM 大模型学习必知必会系列(五):数据预处理(Tokenizer分词器)、模板(Template)设计以及LLM技术选型 在模型训练过程中,数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下,数据集的好坏,是决定了该次训练能否成功的最关键因素。 在上一篇中,我们提到了模型训练的基本原理是将文字转换索引再转换...
1 1、标准分词器 Standard Tokenizer一个标准的分词器提供基于语法的分词器，那是一个适合大部分欧洲语言文档的很好的分词器。分词器实现Unicode文本分割算法，该分割算法在Unicode Standard Annex #29中指定。2 2、连词分词器 NGram Tokenizer如果词的长度大于最短词长度则分词，则依次分成最小长度递进到最大长度的词...
一、tokenizer分词方法概述 1.1什么是tokenizer分词方法 tokenizer分词方法是一种将文本分割成独立的单词或词组的技术。它通常用于处理连续的自然语言文本数据,例如句子、段落或大型语料库。 1.2 tokenizer分词方法的应用 tokenizer分词方法在NLP领域的应用场景广泛,包括机器翻译、文本分类、情感分析、语义分析等。它为这些任务...