model_max_length: 定义了模型能够处理的最大序列长度,这里是 32768。 pad_token: 用于填充序列以确保它们具有相同长度的标记。这里设置为<|endoftext|>。 split_special_tokens: 一个布尔值,指示是否将特殊标记视为可分割的。这里设置为false,意味着特殊标记不会被分割。 tokenizer_class: 指定了分词器的类名,这...
3.model_max_length:这是一个整数,指定模型的最大长度。这可以用于控制模型的输出大小。 4.padding_side:这是一个字符串,用于指定在填充序列时应该在哪一侧添加填充。默认值是"left"。 5.pad_token:这是一个字符串,用作填充令牌。默认值是"<PAD>"。 6.pad_token_id:这是一个整数,用作填充令牌的ID。默认...
ChatGLMTokenizer(name_or_path='THUDM/chatglm-6b', vocab_size=130344, model_max_length=2048, is_fast=False, padding_side='left', truncation_side='right', special_tokens={'bos_token': '<sop>', 'eos_token': '<eop>', 'unk_token': '<unk>', 'pad_token': '<pad>', 'mask_token...
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) This prints1000000000000000019884624838...
BertTokenizer(name_or_path='bert-base-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=512, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': ...
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...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", max_length=128, truncation=True) ``` 5. `padding`: -描述:如果设置为`True`,则生成的token序列将被填充到最大长度。 -示例: ```python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", padding=True) ``` 6. `return...
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。
True or 'longest_first': Truncate to a maximum length specified with the argumentmax_lengthor to the maximum acceptable input length for the model if that argument is not provided.This will truncate token by token, removing a token from the longest sequence in the pair if a pair of sequence...
model_max_length = 1024 tokenizer1.init_kwargs["model_max_length"] = 1024 # This is necessary because `save_pretrained` uses those values at init times, NOT the ones overridden afterwards) tokenizer1.save_pretrained("./tokenizer") #tokenizer_config.json , special_tokens_map.json ,tokenizer...