tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL) print('Vocab size before adding special tokens:', len(tokenizer))special_tokens= ['token1', 'token2'] tokenizer.add_special_tokens({'additional_special_tokens': special_tokens}) model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) print('Vocab siz...
"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...
chat模板、预训练模型加载与保存、tokenize(未实现,str->[id])、encode(str->[id])、__call__(tokenize和prepare方法)、padding、prepare_for_model(处理[id]以供model使用)、truncate_sequences、convert_tokens_to_string(未实现)、batch_decode、decode、get_special_tokens_mask、prepa...
add_special_tokens (bool, optional, defaults to True)– Whether or not to encode the sequences with the special tokens relative to their model. padding (bool, str or PaddingStrategy, optional, defaults to False)– Activates and controls padding. Accepts the following values: True or 'longest'...
❓ Questions & Help Details When I read the code of tokenizer, I have a problem if I want to use a pretrained model in NMT task, I need to add some tag tokens, such as '2English' or '2French'. I think these tokens are special tokens, so w...
1.2 add_special_tokens 该参数指定是否添加特殊token。默认值为True。特殊token包括[CLS]、[SEP]、[MASK]等,这些token在BERT模型中具有特殊含义。 1.3 max_length 该参数指定最大输入长度。如果输入文本超过该长度,则会被截断。默认值为512。这是因为在训练过程中,BERT模型只能接受固定长度的输入序列。 二、编码器...
&& this->dicts["tokenizer_has_special_tokens"] == "1"; if (hasSpecialTokens) { std::map <std::string, int> specialTokens; int specialTokenLen = buffer.ReadInt(); for (int i = 0; i < specialTokenLen; i++) { std::string token = buffer.ReadString(); ...
其中101代表[cls],102代表[sep]。由于add_special_tokens的默认参数为True,所以中间拼接会有连接词[sep],‘token_type_ids’:区分两个句子的编码(上句全为0,下句全为1)。 print(tokenizer.encode_plus(sentence,sentence2,truncation="only_second",padding="max_length")) ...
add_special_tokens=True, # 添加special tokens, 也就是CLS和SEP max_length=100, # 设定最大文本长度 pad_to_max_length=True, # pad到最大的长度 return_tensors='pt' # 返回的类型为pytorch tensor ) print('---text: ', text) print('---id', input_ids) ...
special_tokens=[ ('[CLS]',1), ('[SEP]',2), ], ) fromtokenizers.trainersimportWordPieceTrainer trainer = WordPieceTrainer( vocab_size=30522, special_tokens=['[UNK]','[CLS]','[SEP]','[PAD]','[MASK]'] ) files = [ f'data/wikitext-103-raw/wiki.{split}.raw' ...