additional_special_tokens: 一个列表,包含了除了标准的分词器特殊标记之外,额外添加的特殊标记。这里包括了<|im_start|>和<|im_end|>。 bos_token: 表示句首(beginning of sentence)的标记。这里设置为null,意味着没有设置句首标记。 chat_template: 一个字符串,定义了对话消息的模板格式。这个模板用于生成对话...
"add_bos_token": true, "add_eos_token": false, 因此,在执行print(tokenizer(example,add_special_tokens=True))时,只会添加起始符,而不会添加终止符。 这样的强制规定,可能会让人感到奇怪。但我感觉,这是为了增强工程上的便捷性: 在LLM进行instruction tuning时,文本被分为instruction和output两部分,需要分别...
bos_token, tokenizer.eos_token, tokenizer.unk_token, tokenizer.pad_token]: for prompt in [pre_prompt, user_role, bot_role, history_sep]: if prompt and str(token) in prompt: modelInfo["tokenizer_has_special_tokens"] = "1" token_set.add(str(token)) if len(tokenizer.all_special_...
special_tokens– either list of special tokens or dictionary of token name to token value legacy– when set to True, the previous behavior of the SentecePiece wrapper will be restored, including the possibility to add special tokens inside wrapper. ...
iftokenizer.pad_tokenisNone: tokenizer.add_special_tokens({'pad_token':tokenizer.eos_token}) # QWenTokenizer比较特殊,pad_token_id、bos_token_id、eos_token_id均为None。eod_id对应的token为<|endoftext|> iftokenizer.__class__.__name__=='QWenTokenizer': ...
process(encoding, pair=None, add_special_tokens=True):对指定的 encoding 执行后处理。 参数: encoding:单个句子的 encoding,类型为 tokenizer.Encoding。 pair:一对句子的 encoding,类型为 tokenizer.Encoding。 add_special_tokens:一个布尔值,指定是否添加 special token。 BertProcessing 会把[SEP] token 和[CL...
elif token_type == 'byte': # byte BPE n不需要unk_token model = BPE() tokenizer = Tokenizer(model) tokenizer.pre_tokenizer = tokenizers.pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space=False, use_regex=True) tokenizer.add_special_tokens(special_tokens) ...
bos_token="<|endoftext|>", eos_token="<|endoftext|>", ) 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。
"eos_token": "<|im_end|>", "padding_side": "left", "errors": "replace", "model_max_length": 32768, "pad_token": "<|endoftext|>", "split_special_tokens": false, "tokenizer_class": "Qwen2Tokenizer", "unk_token": null } 深圳...
tokens = tokenizer(['this product is no good'], add_special_tokens=False,return_tensors='tf') output = bert(tokens) output[0][0][0] Solution: While configuring add_special_tokens=True , the sentence's beginning should include [CLS] token, and the end should contain [SEP] token. ...