Decode(Int32, Boolean) 将ID 解码到映射的令牌。 Decode(IEnumerable<Int32>, Boolean) 将给定 ID 解码回字符串。 C# publicstring? Decode (System.Collections.Generic.IEnumerable<int> ids,boolskipSpecialTokens =false); 参数 ids IEnumerable<Int32> ...
`tokenizer.decode` 函数的参数如下: 1. `input_ids` (必需):一个整数列表,表示输入文本的 token IDs。这些 IDs 通常是由分词器(tokenizer)生成的。 2. `skip_special_tokens` (可选):一个布尔值,表示是否跳过特殊 tokens(如 [CLS]、[SEP] 等)。默认值为 False,即不跳过特殊 tokens。 3. `clean_up_...
Hugging Face Tokenizer Decode性能分析 速度:Hugging Face Tokenizer Decode的速度非常快,它利用了预训练模型的计算能力,可以在极短的时间内完成大量的分词任务。 准确性:Hugging Face Tokenizer Decode的准确性非常高,它可以识别出大部分的单词或子词,对于一些特殊词汇或者缩写也有一定的识别能力。 兼容性:Hugging Face ...
tokenizer将字符串分为一些sub-word token string,再将token string映射到id,并保留来回映射的mapping。从string映射到id为tokenizer encode过程,从id映射回token为tokenizer decode过程。映射方法有多种,例如BERT用的是WordPiece,GPT-2和RoBERTa用的是BPE等等,后面会详细介绍。 扩展词汇表。部分tokenizer会用一种统一的方...
tokenizer decode过程 在自然语言处理中,分词器(Tokenizer)是一个重要的预处理步骤,用于将文本分解成单独的词或标记。解码(Decode)过程是分词器的逆过程,它将这些单独的词或标记重新组合成原始的文本。 分词器的工作原理是根据特定的规则和算法将文本分解成更小的单元。这些单元可以是单词、标点符号、数字等。解码器...
分词器是大语言模型pipeline中的一个独立的阶段,有自己的训练集、训练算法,训练后实现两个功能: encode(): 把字符串编码为token序列 decode(): 把token序列解码为字符串 四个概念: 词(word):自然语言中的词,比如"triangle"。 子词(subword):子词,比如"tri"、"angle"。 词元(token):根据不同的tokenize en...
tokenizer.decode(ids):可以把数字id映射回字符串。 tokenizer.tokenize(sequence):把一句话进行分词变成一个一个字符。 1 2 3 4 5 6 tokens=tokenizer.tokenize('我爱中华大地') print(tokens) ids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(ids) ...
使用.decode()方法将一个token ID数组转换回文本: 第一次调用encoding_for_model()时,编码数据将通过HTTP从 openaipublic.blob.core.windows.net Azure Blob存储桶(storage bucket)获取(代码:https://github.com/openai/tiktoken/blob/0.4.0/tiktoken_ext/openai_public.py)。这些数据会被缓存在临时目录中,但如...
tokenizer.decode(ids):可以把数字id映射回字符串。 tokenizer.tokenize(sequence):把一句话进行分词变成一个一个字符。 tokens = tokenizer.tokenize('我爱中华大地') print(tokens) ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(ids) sentence = tokenizer.decode(ids) ...
3.2.5. tokenize 的逆(decode)过程 借助前面生成的 merge 字典,我们可以实现 tokenize的逆过程,这通常是在处理模型预测结果的时候需要用到,代码如下: defdetokenize(tokens, merges):reconstructed_text =''.join(tokens)forpair, mergeinmerges.items():reconstructed_text = reconstructed_text.replace(merge, pair...