HuggingFace Atom Atom的分词器使用的是LlamaTokenizer,使用Python简单调用对文本进行分词如下 >>> from transformers import LlamaTokenizer >>> tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("./Atom-7B") >>> text = "我很开心我能和我们的团队一起工作" >>> tokenizer.tokenize(text) ['▁我', '很开心', '...
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel # pick the model type model_type = "roberta-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_type) model = AutoModel.from_pretrained(model_type) # new tokens new_tokens = ["new_token"] # check if the tokens are already in the vocabular...
LlamaTokenizer:为 LLaMA 模型实现的标记化器类,继承自 PreTrainedTokenizerBase 或其他通用标记化器类。 特殊Token 和模型特定的设置:LLaMA 可能有一些专门的 token 类型和处理逻辑,如特定的词表或预训练期间使用的特定符号。 功能: 实现了 LLaMA 模型所需的具体标记化操作,如分词(tokenization)、ID 转换、padding ...
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(path_to_llama2) config = LlamaConfig.from_pretrained(path_to_llama2) config.output_hidden_states = True config.output_attentions = True config.use_cache = True model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(path_to_llama2, config=config) ...
Tokenizer分词算法是NLP大模型最基础的组件,基于Tokenizer可以将文本转换成独立的token列表,进而转换成输入的向量成为计算机可以理解的输入形式。本文将对分词器进行系统梳理,包括分词模型的演化路径,可用的工具,并手推每个tokenizer的具体实现。
将tokenizer_config.json 中的 LLaMATokenizer 更改为小写 LlamaTokenizer,它的工作方式就像一个魅力。因此,我检查了文件是否正在使用LLamaTokenizer而不是像LlamaTokenizer这里的示例(这是文件中的类):class LlamaTokenizer(PreTrainedTokenizer): Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 所以我想知道是否有人知道如何...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) inputs = tokenizer.encode(query) 好处是在使用时不用管tokenizer的底层实现,只需要看看配置就可以了,但当需要自己去实现端到端的LLM推理时,就有点摸不着头脑了。 拆解transformers ...
import { fromPreTrained } from "@lenml/tokenizer-llama3"; const tokenizer = fromPreTrained(); const tokens = tokenizer.apply_chat_template( [ { role: "system", content: "你是一个有趣的ai助手", }, { role: "user", content: "好好,请问怎么去月球?", }, ] ) as number[]; // 转化...
针对你提出的“tokenizer class llamatokenizer does not exist or is not currently imported”错误,我们可以按照以下步骤进行排查和解决: 确认llamatokenizer类是否存在: 根据提供的参考信息,LLaMATokenizer 类在新版的 Transformers 库中可能已经被重命名为 LlamaTokenizer。因此,首先确认你使用的库版本以及对应的类名是...
from_pretrained: 这不是一个方法,而是用来创建AutoTokenizer实例的类方法。它根据提供的模型名称或路径加载对应的分词器。 tokenize: 将文本字符串转换为词元(tokens)的列表。 encode: 将文本转换为模型输入的数字序列(token IDs)。 encode_plus: 除了生成token IDs,还提供额外的数据结构,如attention_mask、token_typ...