在tokenizer(一)训练一个 LLM 分词表中提到,SentencePiece 训练会产生.model模型文件和.vocab词表,并且提到.vocab是一个文本文件,可以直接打开查看内容。那么,tokenizer 的.model模型文件是什么格式的文件,它存放着哪些信息?我们在 SentencePiece issue#121 中找到了答案,.model 是一个序列化后的 protocol buffer 文件...
tokenizer 与embedding tokenizer 与embedding model 区别 1.文本编码 bert模型的输入是文本,需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字,称之为token embedding;当输入的是两句话时,用[SEP]标志分隔,得到segment embedding,前一句对应元素的编码为0,那么后一句编码为1. 输入 文本的元素位...
从实现的角度,BPE的tokenizer用sentencepice库的居多,BBPE用huggingface的tokenizers库的居多,但是sentencepice库产出的tokenizer.model本质是一个protobuf文件,可以用protobuf库读出这个tokenizer原始的训练参数,甚至带着训练语料的磁盘路径,不太安全。 训练参数 ...
chat模板、预训练模型加载与保存、tokenize(未实现,str->[id])、encode(str->[id])、__call__(tokenize和prepare方法)、padding、prepare_for_model(处理[id]以供model使用)、truncate_sequences、convert_tokens_to_string(未实现)、batch_decode、decode、get_special_tokens_mask、prepa...
Model 步骤是 Tokenizer 的核心,是 Tokenizer 的唯一必需过程。 Model 通过字典将字符映射为序号。至于如何配合字典将字符串分段,有着不同的算法: WordLevel,最为经典的分段方法,直接将单词进行字典映射。这会导致像是happyhappierhappiest一类词被映射到完全不同的 ID,显著增加字典所需大小 ...
本文将解析tokenizer的.model文件，深入理解其内容结构。.model文件是SentencePiece训练过程生成的序列化后的protobuf文件，它基于sentencepiece_model.proto定义。在理解.model文件内容前，先简述一下protobuf。protobuf是一种与语言无关、跨平台的数据序列化工具，支持定义结构化数据格式。以下为一个简单的...
由于众所周知的原因,国内很难使用huggingface去下载权重,但现在的大模型的权重以及相关的分词器配置都放在huggingface的仓库中。当我们使用AutoTokenizer.from_pretrained去载入相关分词器和模型时,会访问huggingface自动下载模型。但随着大模型的发布,很多模型的tokenizer都以tokenizer.model的方式保存,并且使用自己的.py文件去...
具体来说，它指出无法从/data/Baichuan2-13B-Chat-4bits/tokenizer.model文件中解析ModelProto。
最后，你可以使用tokenizer的encode或encode_plus方法来把文本转换成token ID的序列，并且使用model的forward方法来得到模型的输出¹²³。下面是一个简单的Python代码示例：# 导入transformers库from transformers import AutoTokenizer, GPT2DoubleHeadsModelimport torch# 加载tokenizer和modeltokenizer = AutoTokenizer....
使用 push_to_hub API，首先通过 transformers-cli login 或者 huggingface-cli login 登陆命令行，生成认证 token。使用 Trainer 进行预训练或精调的模型，会自动新建仓库并将 model、tokenizer 及其放入仓库，同时自动生成 model card。借助 transformers CLI 工具，方便执行如获取环境信息、新增模型结构、...