为了促进更强大机器人基础模型的研究，他们发布了一个在 100 万个真实机器人动作序列上训练过的 FAST tokenizer 的通用变体。通过 FAST，他们开发了一种高效的机器人动作 tokenization 方法，从而能够无缝连接机器人技术与自回归 Transformer 训练管道。图｜FAST 是一个动作 tokenizer，能够通过简单的下一个 token 预测...
Physical Intelligence 团队表示,他们将发布在 100 万个真实机器人动作序列上训练过的 FAST tokenizer 版本。这样,任何人都可以使用 FAST 训练策略,只需三行代码,就可以把动作 token 化: 有关tokenizer 的更多信息以及如何在自己的数据上训练 FAST tokenizer,详见 https://huggingface.co/KarlP/fast。 FAST:专为动作...
transformers transformers库中关于分词由三个文件组成:tokenization_utils.py、tokenization_utils_base.py和tokenization_utils_fast.py。其中tokenization_utils_fast.py为Rust的快速实现版本,与tokenization_utils.py的接口几乎没区别。接下来我们梳理一下这几个文件。 tokenization_utils_base.py ...
Tokenizer 与 PreTrainedTokenizer# 上面使用AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2b-it")获得的是GemmaTokenizerFast类变量,这个类继承于transformers.PreTrainedTokenizerFast。 可以通过Tokenizer对象实例化一个PreTrainedTokenizerFast对象。 fromtransformersimportPreTrainedTokenizerFast wrapped_tokenizer = PreTrainedTokeni...
BertTokenizerFast 的主要特点包括: 速度快:通过使用 Cython 加速库,BertTokenizerFast 的速度比原始 BertTokenizer 快得多。这使得它在处理大量数据时更加高效。 内存使用效率高:BertTokenizerFast 通过优化内存使用,可以在处理大型文本数据时减少内存占用。 兼容性:与原始 BertTokenizer 一样,BertTokenizerFast 可以与 Hu...
robertatokenizerfast 引用 RobertaTokenizerFast 是基于预训练的语言模型 RoBERTa 的分词器,它使用 WordPiece 分词方法,通过将输入的文本拆分成更小的子词来处理未登录词和罕见词汇。 RobertaTokenizerFast 的引用可以参考以下代码示例: python from transformers import RobertaTokenizerFast tokenizer = RobertaTokenizerFast....
BertTokenizerFast(name_or_path='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=1000000000000000019884624838656, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD...
四、Fast/Slow Tokenizer 五、自定义Tokenizer 六、Tokenizer与模型训练 七、典型应用场景 情感分析 机器翻译 文本摘要 问答系统 命名实体识别 总结 前言 在自然语言处理(NLP)的世界里,文本数据的处理和理解是至关重要的一环。为了使得计算机能够理解和处理人类的自然语言,我们需要将原始的、对人类可读的文本转化为机器...
2. Fast/Slow Tokenizer 3. 加载特殊 Tokenizer 1. Tokenizer 及其基本使用 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。
是指在使用TensorFlow框架进行自然语言处理任务时,导入相关的转换器(transformer)模块,包括TFBertModel、BertConfig和BertTokenizerFast。 TFBertModel: 概念:TFBertModel是基于Transformer架构的预训练模型,用于处理自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别等。