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:...
这里HuggingFace 的Tokenizer 还需要用到 tokenizer_config.json,用于分词模型的配置信息,用于指定分词模型的超参和其他的相关信息,例如分词器的类型、词汇表大小、最大序列长度、特殊标记等,这个一般固定就可以。 4、测试 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./my_tokenizer") new_prompt = '我是中国人,我...
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
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...
10 changes: 10 additions & 0 deletions 10 bert/bert-base-japanese-v3/tokenizer_config.json Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1,10 @@ { "tokenizer_class": "BertJapaneseTokenizer", "model_max_length": 512, "do_lower_case": false, "word_tokenizer_type...