TokenizerDecoder 類別 參考 意見反應 定義 命名空間: Microsoft.ML.Tokenizers 組件: Microsoft.ML.Tokenizers.dll 套件: Microsoft.ML.Tokenizers v0.21.1 解碼器必須負責合併字串中的指定權杖清單。 C# 複製 public abstract class TokenizerDecoder 繼承 Object TokenizerDecoder 衍生 Microsoft.ML.Tokenizer...
tokenizer.model.save("./my_tokenizer") 读取预处理的数据,通过tokenizer.train_from_iterator训练分词器,设置tokenizer.decoder解码,用于将token还原回原始文本,最后将分词模型保存到my_tokenizer文件夹中。 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...
loss is all you need, 因为硬盘限制没有保留所有的checkpoint,但是经过感受在byte模型,当训练loss低于1的时候生成的回复能有明显的质的变化,但在1024blocksize上似乎不是这样,可能这个质量的突变与length也有关系。 项目地址:relic-yuexi/ByteLLM (github.com) 其中block_size是指把数据集先分词然后按block_size拼...
tokenizer.batch_decoder的作用就是将编码后的序列批量解码成原始的文本序列。 为了更好地理解tokenizer.batch_decoder的用法,我们先介绍一下编码和解码的概念。在自然语言处理任务中,编码主要是将原始文本转换成数字表示的过程,而解码则是将这些数字表示的文本转换回原始的自然语言文本的过程。 首先,我们需要使用一个...
tokenizer.batch_decoder用法 `tokenizer.batch_decoder`是一个伪代码函数,并不是标准的Python或C++函数。因此,我无法提供准确的用法说明。 然而,通常情况下,`tokenizer.batch_decoder`可能是指一个处理批量文本序列解码的函数。通常,文本序列解码是将经过编码的文本序列转换回原始文本的过程。 以下是可能的示例用法,假设...
tokenizer.decoder = ByteLevelDecoder() trainer = BpeTrainer(vocab_size=25000, show_progress=True, initial_alphabet=ByteLevel.alphabet()) tokenizer.train(trainer, ["big.txt"]) print("Trained vocab size: {}".format(tokenizer.get_vocab_size())) ...
总结一下,tokenizer.batch_decoder是transformers库中用于将批量编码序列转换为文本序列的函数。我们可以通过选择合适的模型和分词器,准备待转换的编码序列,然后使用tokenizer.batch_decode函数来实现这一转换过程。这个函数的使用可以帮助我们在自然语言处理任务中高效地处理大量文本数据,为用户提供更好的体验。©...
第一部分:理解tokenizer.batch_decoder 1.什么是tokenizer.batch_decoder? tokenizer.batch_decoder是一个用于将编码后的文本解码为原始文本的函数。它接收一个已编码的文本序列作为输入,然后返回原始文本序列。 2. tokenizer.batch_decoder与tokenizer.batch_encode_plus的关系是什么? tokenizer.batch_decoder通常与tokenizer...
output_dir) # 3 - PROCESS DATA AS BERT REQUIRES def preprocess_function(self, batch): # Tokenize the input and target data """ Parameters according to: https://huggingface.co/docs/transformers/v4.16.2/en/model_doc/encoder-decoder#transformers.EncoderDecoderModel """ inputs = tokenizer(batch...
还有个需求需要考虑下,一个tokenizer允许存在俩个不同的子tokenizer。比如这个场景,ctc的词表和decoder的词表不共享,那么ctc需要一个tokenizer(如char tokenizer),decoder需要一个tokenizer(如whisper tokenizer) MddctcommentedNov 26, 2023• edited 或者方案2, 把这个逻辑放到单独的一个类里边: ...