MaxTokenLength 属性 参考 反馈 定义 命名空间: Microsoft.Azure.Search.Models 程序集: Microsoft.Azure.Search.Service.dll 包: Microsoft.Azure.Search.Service v10.1.0 Source: ClassicTokenizer.cs 获取或设置最大标记长度。 默认值为 255。 超过最大长度的标记将被拆分。 可以使用的最大令牌长度为 300...
MaxTokenLength 属性 参考 反馈 定义 命名空间: Azure.Search.Documents.Indexes.Models 程序集: Azure.Search.Documents.dll 包: Azure.Search.Documents v11.5.1 Source: LuceneStandardTokenizer.cs 最大令牌长度。 默认值为 255。超过最大长度的标记将被拆分。可以使用的最大令牌长度为 300 个...
其实作为NLP模型的输入,对于一些长句子我们还需要对齐进行padding使得每个batch的句子长度应该是一致的,这个过程tokenizer也可以帮我们完成,下面我们看看tokenizer的其他参数,可以参见文档了解更多,常使用的参数如下: padding:给序列补全到一定长度,True or ‘longest’: 是补全到batch中的最长长度,max_length’:补到给定max...
trust_remote_code=True)template:Template=get_template('qwen',tokenizer,max_length=256)resp=template.encode({'query':'How are you?',"response":"I am fine"})[0]print(resp)#{'input_ids': [151644, 8948, 198, 2610, 525, 264, 10950, 17847...
tokenizer.encode_plus( text=sents[0], text_pair=sents[1], #当句子长度大于max_length时,截断 truncation=True, #一律补零到max_length长度 padding='max_length', max_length=30, #bert 最大模型长度 512 add_special_tokens=True, #可取值tf,pt,np,默认为返回list return_tensors=None, #返回token_...
1.3 max_length 该参数指定最大输入长度。如果输入文本超过该长度,则会被截断。默认值为512。这是因为在训练过程中,BERT模型只能接受固定长度的输入序列。 二、编码器参数 2.1 padding 该参数指定是否进行填充操作。默认值为"max_length",即按照最大长度进行填充操作。填充操作可以保证所有输入序列长度相同,方便模型进...
max_length=max_length, padding=padding, truncation=truncation, return_tensors="pt", )# 转换为 PyTorch 张量input_ids = encoded_text["input_ids"] attention_mask = encoded_text["attention_mask"] 需要注意的是,MT5Tokenizer 是专门为 MT5 模型设计的分词器,但是可以用于其他模型。
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-1_8B-Chat",trust_remote_code=True)template:Template=get_template('qwen',tokenizer,max_length=256)resp=template.encode({'query':'How are you?',"response":"I am fine"})[0]print(resp)#{'input_ids': [151644, 8948, 198, 2610, 525, 264...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-1_8B-Chat",trust_remote_code=True)template:Template=get_template('qwen',tokenizer,max_length=256)resp=template.encode({'query':'How are you?',"response":"I am fine"})[0]print(resp)#{'input_ids': [151644, 8948, 198, 2610, 525, 264...
Tasks An officially supported task in theexamplesfolder (such as GLUE/SQuAD, ...) My own task or dataset (give details below) Reproduction fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("formermagic/codet5-large")print(tokenizer.model_max_length) ...