配置文件命名为:tokenizer_config.json,目的是告诉AutoTokenizer,你的这个tokenizer用了什么结构/代码,以及如model_max_length、special_tokens等内容。以我们ChatGLM3的Tokenizer为例,最简单的配置文件如下: {"auto_map":{"AutoTokenizer":["tokenization_chatglm.ChatGLMTokenizer",null]},"tokenizer_class":"ChatGLM...
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...
max_piece_length:一个整数,指定 token 的最大长度(字符个数)。 n_sub_iterations:一个整数,指定裁剪词表之前执行 EM 算法的迭代次数。 class tokenizers.trainers.WordLevelTrainer:WordLevel Trainer,用于训练 WordLevel 模型。 xxxxxxxxxx class tokenizers.trainers.WordLevelTrainer(vocab_size=30000, min_frequen...
最后model_max_length指定模型输入的最大长度为 512 。 config.json 文件内容如下: { "architectures": [ "BertForMaskedLM" ], "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072...
+3−0 Copy link Contributor xiaosu-zhucommentedJan 14, 2025• edited by hiyouga What does this PR do? Fixes#6415 It modifies logic ofloader.py -> load_tokenizer(...)to updatetokenizer.model_max_lengthifmodel_args.model_max_lengthchanges. ...
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...
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...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info 如图所示 model_max_length明显不对,低版本transformer加载不正常 Reproduction 使用llama-factory进行llama3.1全参微调 Expected behavior 模型低版本配置加载不成功 ,tokenizer_config