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...
str_sen = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokens) str_sen ''' '弱 小的我也有大梦想!' ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 5.整合上面的操作 句子(字符串)转换为编码 # 将字符串转换为id序列,又称之为编码 ids = tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=True) # add_special_tokens=True ...
并不是所有的模型需要增加特殊的tokens,例如我们使用gpt2-meduim而不是bert-base-cased的时候。如果想禁止这个行为(当你自己已经手动添加上特殊的tokens的时候,强烈建议你这样做),可以设置参数add_special_tokens=False。 假如你有好几个句子需要处理,你可以以列表的形式传进去, ...
当遇到“BERT | add tokens后tokenizer一直加载中…”的问题时,通常涉及以下步骤: 检查您的代码:首先检查添加tokens后的tokenizer代码是否有任何错误或异常。请确保您已正确地更新了tokenizer的词汇表和预训练权重。 等待tokenizer处理:有时候在向模型添加新的tokens后,tokenizer需要一些时间来处理这些更改。根据您的系统配...
BERT|add tokens后tokenizer一直加载中…自从Transformer架构在NLP领域中取得了显著的成功后,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)成为了许多NLP任务的基础模型。然而,在使用BERT时,我们可能会遇到一些问题,其中最常见的问题之一就是在添加新的tokens后,tokenizer一直加载中。本文将重点突出“BERT|add...
1. 利用前100里的[unused] https://github.com/google-research/bert/issues/396 将[unused]换成自己想要添加的 具体有多少个[unused]要看自己的预训练模型,可能100个,可能1000个,但都有限 2. 利用transformers库里有个 add_tokens 方法 https://github.com/huggingface/transformers/issues/1413 ...
I'm really excited about the new 0.8.0 features. I'm training a custom tokenizer and have 2 tokens to add, <NUMBER> and <GENE>. When i try to add them with tokenizer.add_tokens(list(MASK_TOKENS)) and then look at the model output from to...
情况是： 我用 add_tokens()方法 添加自己的新词后，BertTokenizer.from_pretrained(model)一直处于加载中。原因： 有说是词典太大，耗时hours才加载出来（我也没有真的等到过）暂时的解决办法：参考于： https://github.com/huggingface/tokenizers/issues/615#issuecomment-821841375 ...
added_tokens_encoder 返回从字符串到索引的排序映射。 added_tokens_decoder 返回添加的标记在词汇表中的字典,索引到 AddedToken。 get_added_vocab 返回添加的标记在词汇表中的字典,标记到索引。 __len__ 返回完整词汇表的大小(包括添加的标记)。 num_special_tokens_to_add 返回在编码序列时添加的特殊标记的数...
这是因为SentencePiece需要对多语言情况进行优化,有些token迫不得已要被删掉。想要加上某些本来tokenizer中不存在的token,可以使用add_tokens()方法。 使用后,保存的文件夹里面会出现一个added_tokens.json文件,里面就包含这两个新的token。这个时候再load这个tokenizer,这两个token就可以被模型识别了。 这之后,还需要...