接下来,将详细讲解Tokenizer参数中常见的几个参数。 1. cut_all参数 cut_all参数是Tokenizer中一个常用的参数,其值为True或False,表示是否采用全模式分词。全模式分词会将所有可能产生的词都列出来,所以可以得到更多的分词结果,但也会存在词语切分错误或冗余的情况。因此,将cut_all参数设置为False,更有利于分词结果...
1.参数设置 VLTokenizer具有丰富的参数设置,可以根据用户的需求来灵活配置。以下是一些常用的参数: -字典文件:用户可以指定一个字典文件,其中包含了常见词汇及其对应的词频信息。VLTokenizer将根据这个字典文件来进行分词。 -最大词长:用户可以设定一个最大的词长度,超过该长度的词将被切分为多个子词。 -最小词长:...
print(tokenizer) 上述代码将自动下载并加载’bert-base-uncased’模型的分词器,并打印输出。 AutoModel from_pretrained()AutoModel from_pretrained()是Hugging Face Transformers库中的一个功能,它可以根据给定的模型名称自动下载和加载相应的预训练模型。以下是AutoModel from_pretrained()函数的参数: model_name:模型...
高效推理：tokenize器需要具有高压缩率，以便在推理时更高效地处理大量文本。适当词汇表大小：tokenize器需...
*/ public static void createIndex(String indexPath,Analyzer analyzer,List<Document> list ...
paddlenlp的tokenizer参数 paddlenlp的tokenizer参数 `Tokenizer`是PaddleNLP中用于分词的组件，它可以将文本转换为模型可以处理的数字序列。`Tokenizer`参数用于配置分词器的行为。以下是`Tokenizer`参数的一些常见选项：1.**vocab_path**:指定词汇表文件的路径。词汇表文件包含了文本中的所有单词及其对应的ID。2.**do_...
在使用transformers中的tokenizer时,常见的参数包括: 1. `model`(或`model_name`): -描述:指定要使用的预训练语言模型的名称或路径。 -示例: ```python model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) ``` 2. `tokenizer_type`: -描述:指定tokenizer的类型。例如...
Python函数大家应该不陌生，那函数中的参数是如何传递的，你知道吗？我们先看一下下面的代码，和你想的...
【训练AI大模型】完全从零开始训练30几M参数的大模型,从tokenizer训练到pretrain到sft全流程,基于transformers实现(附教程代码)456 83 2025-01-02 18:20:44 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~35 42 95 4 代码完全基于transformers实现,包括模型架构,数据处理,训练...