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_special_tokens的作用为,进行tokenize后是否添加special_tokens(此处为input_id为1的token,即起始符"Begin of Sentence")。 add_special_tokens的默认参数值为True。 众所周知,special_tokens不仅包含起始符,至少它还包含结束符。那么上述输出结果,为什么没有输出结束符"End of Sentence"呢? 原因为tokenizer_config...
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'...
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) ...
❓ 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...
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")) ...
&& 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(); ...
add_special_tokens=True, #可取值tf,pt,np,默认为返回list return_tensors=None, #返回token_type_ids return_token_type_ids=True, #返回attention_mask return_attention_mask=True, #返回special_tokens_mask 特殊符号标识 return_special_tokens_mask=True, ...