tokenizer_config.json:这个文件包含了分词器的配置信息,如版本、截断和填充策略、特殊标记等。它定义了分词器的行为,例如如何处理未知词汇、是否进行文本归一化、预分词和后处理的设置等。 tokenizer.json:就是我们前面保存导出的那个文件 vocab.json:词表文件,就是tokenizer.json中,model.vocab下的内容。 merges.txt:...
tokenizer_config = get_tokenizer_config(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) 内部将使用 cached_file 函数读取path文件tokenizer_config.json;然后再解析json文件;输出为tokenizer_config; # 找到./chatglm-6b\tokenizer_config.json resolved_config_file = cached_file(pretrained_model_name_or_path,......
解释:通过追踪源码(省略版),我们发现AutoTokenizer只会从传入的路径(我们传入的是D:\git_project\chatglm)去找到tokenizer_config.json文件,当找到之后,所有的加载内容都以tokenizer_config.json中内容为准,这里的“auto_map”就是告诉加载器要去哪里找对应的tokenizer类,前半段的路径标记的就是去哪里找.py文件,使用...
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(r'./bert-base-uncased') 这里的'./bert-base-uncased'是包含有config.json和vocab.txt这两个文件的目录地址,而这两个文件可以从官方网站下载。当然如果你在第2行代码中直接传入’bert-base-uncased‘,他会自动下载相关模型的文件到默认的地方。(我这里没有阅读源码所以也...
tokenizer_config.json1.56 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 zqh11提交于4个月前.upload models 123456789101112131415161718192021222324252627 { "add_bos_token":true, "add_eos_token":false, "bos_token":{ "__type":"AddedToken", "content":"<|begin▁of▁sentence|>", ...
('./roberta_tokenizer\\tokenizer_config.json', './roberta_tokenizer\\special_tokens_map.json', './roberta_tokenizer\\vocab.txt', './roberta_tokenizer\\added_tokens.json', './roberta_tokenizer\\tokenizer.json') ''' 1. 2. 3. 4. ...
System Info llamafactory 版本是0.8.3, python版本3.10 Reproduction 使用例子中的yaml文件参数 Expected behavior qwen2-1.5微调训练后tokenizer_config.json中的chat_template值被改了。是有什么参数可以指定不改变chat_template的值吗? Others No response
我直接在qwen2vl_lora_sft.ymal中替换数据集名称和模型路径训练出错,原因是qwen2vl_lora_sft.ymal的template使用的是qwen2vl,它里面包含图片,而我用来微调qwen2.5的数据中没有图片。所以微调qwen2.5,template直接用llama3吗? Owner hiyouga commented Oct 9, 2024 @WuChannn template=qwen Cgf601 commented Oct ...
bert_config.json：是bert在训练时，可选调整的一些配置参数。3 制作中文训练数据集 对中文文本数据进行...