大致是先放一个bos_token,然后遍历每段对话进行处理。最后选择是否添加<start_of_turn>model\n来引导模型生成回答(而不是续写问题)。 调用tokenizer.apply_chat_template()时,可以传入add_generation_prompt=True使得该脚本最后的判断为真。 准本好 json 对话chat,就可以使用tokenizer.apply_chat_template(chat, toke...
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数据的格式,其中 {% for message in messages %} 等是模板标签,用于迭代消息列表。 clean_up_tokenization_spaces: 一个布尔值,指示是否...
首先看到BCE-Embedding是在XLMRobertaModel下重新训练了语料,训练之后的长度是250005,包含了250000个正常token和5个特殊token。 编码方式 这5个特殊token可以在模型初始化时看到: bos_token="", eos_token="", sep_token="", cls_token="", unk_token="<unk>", pad_token="<pad>", mask_token="<mask>...
register_template(TemplateType.default,Template([],['### Human:\n','{{QUERY}}\n\n','### Assistant:\n'],['\n\n'],[['eos_token_id']],DEFAULT_SYSTEM,['{{SYSTEM}}\n\n']))#ou can set the query as '' to serve as a template for pre-training.register_template(TemplateType.d...
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, ...
7.bos_token:这是一个字符串,用作开始令牌。默认值是""。 8.eos_token:这是一个字符串,用作结束令牌。默认值是""。 9.cls_token:这是一个字符串,用作分类令牌。对于某些模型(如BERT)来说,这是非常重要的。默认值是"<CLS>"。 10.sep_token:这是一个字符串,用作分隔令牌。对于某些模型(如BERT)来说...
I'm trying to do that in one step, usingsp_model.encode_as_ids, but my ids are off by 1, because the special tokens (sp_model.bos_token, etc) are different than fairseq's dictionary object: So I need to either manipulate the sp_model, retrain it with correct control codes, or tr...
ChatGLMTokenizer(name_or_path='THUDM/chatglm-6b', vocab_size=130344, model_max_length=2048, is_fast=False, padding_side='left', truncation_side='right', special_tokens={'bos_token': '<sop>', 'eos_token': '<eop>', 'unk_token': '<unk>', 'pad_token': '<pad>', 'mask_token...
Tokenizer 是将原始字符串转换为模型可以计算的数值形式(通常是 token IDs)的工具。不同的模型可能需要不同的 tokenizer,因为不同的预训练任务和数据集可能会导致不同的词汇表(vocabulary)和 tokenization 策略。 Tokenizer 用于数据预处理,其作用包括 分词:使用分词器对文本数据进行分词 (字、字词) ...
token_set = set() for token in [tokenizer.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(st...