--unk_id 、--bos_id、--eos_id、--pad_id 、 --unk_piece、--bos_piece、--eos_piece、--pad_piece 指定控制字符和ID,这里面现在我们一般只用pad和eos。在训练的时候文档或者一个turn的末尾增加一个eos token。需要做padding补齐的时候拼pad token,也可以直接用eos token当补齐token。不过建议四个都设置...
forbinbatch:# check if we need to add an EOS tokenifb[-1]!=tokenizer.eos_token_idortokenizer.eos_token_id!=tokenizer.bos_token_id:# append the eos token if it's not already thereb.append(tokenizer.eos_token_id) rationale: for the typical model (bos != eos), it behaves the same...
un_token:一个字符串,指定 unknown token。 read_file(vocab) -> Dict[str, int] :从文件中读取词表。 参数:参考 from_file。 class tokenizers.models.WordPiece( vocab, unk_token, max_input_chars_per_word):WordPiece 模型。 参数: vocab:一个字典 Dict[str, int],指定字符串 key 及其id ,表示词...
--unk_id 、--bos_id、--eos_id、--pad_id 、 --unk_piece、--bos_piece、--eos_piece、--pad_piece 指定控制字符和ID,这里面现在我们一般只用pad和eos。在训练的时候文档或者一个turn的末尾增加一个eos token。需要做padding补齐的时候拼pad token,也可以直接用eos token当补齐token。不过建议四个都设置...
unk_id=0, # the UNK token MUST exist bos_id=1, # the others are optional, set to -1 to turn off eos_id=2, pad_id=-1, # systems num_threads=os.cpu_count(), # use ~all system resources ) spm.SentencePieceTrainer.train(**options) ...
软件环境 - paddlepaddle:2.4.0 - paddlepaddle-gpu: 2.4.0 - paddlenlp: 2.5.2 重复问题 I have searched the existing issues 错误描述 GPTChinese的tokenizer和model的特殊字符不对应,tokenizer.bos_token_id超出了词表范围 稳定复现步骤 & 代码 import paddle import pa
Template([['bos_token_id']], ['{{QUERY}}'], None, [['eos_token_id']])) qwen_template = Template( [], ['<|im_start|>user\n{{QUERY}}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n'], ['<|im_end|>\n'], ['<|im_end|>'], DEFAULT_SYSTEM, ...
Template([['bos_token_id']], ['{ {QUERY}}'],None, [['eos_token_id']])) qwen_template = Template( [], ['<|im_start|>user\n{ {QUERY}}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n'], ['<|im_end|>\n'], ['<|im_end|>'], DEFAULT_SYSTEM, ...
subword/子词级,它介于字符和单词之间。比如说’Transformers’可能会被分成’Transform’和’ers’两个部分。这个方案平衡了词汇量和语义独立性,是相对较优的方案。它的处理原则是,常用词应该保持原状,生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间。 2 常用tokenize算法 ...
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。