8.eos_token:这是一个字符串,用作结束令牌。默认值是""。 9.cls_token:这是一个字符串,用作分类令牌。对于某些模型(如BERT)来说,这是非常重要的。默认值是"<CLS>"。 10.sep_token:这是一个字符串,用作分隔令牌。对于某些模型(如BERT)来说,这也是非常重要的。默认值是"<SEP>"。 11.mask_token:这...
3.**unk_token**:指定未知词的标记。默认为"[UNK]"。4.**sep_token**:指定分隔符的标记。默认为"[SEP]"。5.**pad_token**:指定填充词的标记。默认为"[PAD]"。6.**cls_token**:指定开头的标记。默认为"[CLS]"。7.**mask_token**:指定掩码词的标记。默认为"[MASK]"。8.**strip_accents**:...
需要注意的是,XLMRobertaModel是fairseq下的模型,那么其特殊字符的加入位置是不一样的,另外XLMRobertaModel在末尾加了\<mask>字符 计算流程 一个query字符串近来的流程是怎样的呢,首先经过query会经过分词变成多个token piece,具体分词算法是bpe,然后模型字典中找token piece对应的id,当然由于特殊token是后来加的,所以优...
importsentencepieceasspm# load 训练好的模型sp=spm.SentencePieceProcessor()sp.Load('tokenizer.model')# 将text转化为token和token_idtext="你好,我的小名叫小明"tokens=sp.EncodeAsPieces(text)token_ids=sp.EncodeAsIds(text)print(tokens)# ['▁你', '好', ',', '我的', '小', '名', '叫', '...
需要注意的是,XLMRobertaModel是fairseq下的模型,那么其特殊字符的加入位置是不一样的,另外XLMRobertaModel在末尾加了<mask>字符 计算流程 一个query字符串近来的流程是怎样的呢,首先经过query会经过分词变成多个token piece,具体分词算法是bpe,然后模型字典中找token piece对应的id,当然由于特殊token是后来加的,所以优先...
return_token_type_ids:默认返回token_type_id(属于哪个句子)。 return_attention_mask:默认返回attention_mask(是否参与attention计算)。 我们看一看例子。 可以看到现在每个句子的编码长度都变成了12,响应的其他键值对也跟着在变化。 3、一些其他的tokenizer方法 ...
tokenize是一个复杂的问题,针对不同的情况出现了很多的算法。人力资源是非常昂贵的,程序员是一群喜欢自动化的人。因此我们在处理这个问题时首先回答了一个这样的问题:能否采用某种无监督的方式,通过某种算法将连续的文本自动地转化为token? 回答完这个问题后,人们把tokenize的过程分为以下几个步骤: ...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-1_8B-Chat",trust_remote_code=True)print(tokenizer('杭州是个好地方'))#{'input_ids': [104130, 104104, 52801, 100371], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1]} ...
TiTok的结构非常简单,编码器和解码器部分各自是一个ViT,在编码过程中,一组latent tokens会拼接在image patches后,在过完编码器后,仅保留latent tokens并进行quantization的过程。获得的quantized latent tokens将会与一组mask tokens拼接在一起,一并送入解码器,从mask token序列中重建出图像。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-1_8B-Chat", trust_remote_code=True)print(tokenizer('杭州是个好地方'))#{'input_ids': [104130, 104104, 52801, 100371], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1]} ...