注意词表中添加了特殊的token:[CLS], [MASK], [PAD], [SEP], [UNK] 至此我们就根据给定的语料完成了WordPiece分词器的训练。 4.2. 推理阶段 在推理阶段,给定一个句子,需要将其切分成一个token的序列。 具体实现上需要先对句子进行预分词,然后对每个词进行在词表中进行最大前向的匹配。如果词表中不存在则为
具体会按照空格和标点进行切分,并且空格会保留成特殊的字符“Ġ”。 fromtransformersimportAutoTokenizer# init pre tokenize functiongpt2_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")pre_tokenize_function=gpt2_tokenizer.backend_tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str# pre tokenizepre_tokenized_corpus=[pre...
相比与理想的算法,实际实现中多了一步,即将is_unused的id的pair再重新拆回去,具体的逆向字典则在merge时保存: std::function<void
Function optimization PR changes APIs Description Unify tokenizer _pad function. Move the attention_mask([1,seq_len,seql_len]) padding action into tokenizer_base _pad. Move attn_mask_startend_row_indices padding action into tokenizer_base _pad. [FlashMask] Add FlashMask for Qwen2 #9264误差范...
pad_token="<pad>", mask_token="<mask>", 那么正常token是怎么保存的呢,可以看到其内部使用的是google的sentencepiece来保存的: self.sp_model = spm.SentencePieceProcessor(**self.sp_model_kwargs) self.sp_model.Load(str(vocab_file)) 需要注意的是,XLMRobertaModel是fairseq下的模型,那么其特殊字符的加...
预留token数量:预留token也叫特殊token,一般写作reserved_token、unused_token,paded_token,都是一个意思。这些token是指不会出现在自然语料中,仅保留为后续post train阶段的一些特殊用途使用。比如任务隔离、角色隔离、function call的特殊指令、agent特殊指令等等。预留token最好足够,100-1000为佳。如果下载的tokenizer预...
pad_token: str | None = None, sep_token: str | None = None, cls_token: str | None = None, unk_token: str | None = None, additional_special_tokens: List | None = [], use_fast: bool | None = True, trust_remote_code: bool | None = False, include_special_tokens: bool = ...
//huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/bert#transformers.BertModel """fromtransformers.models.bertimportBertModel#importargparsefromnltk.translate.bleu_scoreimportSmoothingFunction# 2024.3.21smooth=SmoothingFunction()# 2024.3.21""" 对应视频的6-7集 tokenizer 轻易不会将一个词处理为 '[UNK...
PR types Function optimization PR changes APIs Description Enable padding_side as call time kwargs. This PR is based on #9161 and compatible with the function self._pad without the argument padd...
我还尝试了@mdaoust建议的将所有东西包装在tf.py_function中的方法,并得到了这个错误。 代码语言:javascript 运行 AI代码解释 defpy_func_tokenize_tensor(tensor):returntf.py_function(tokenize_tensor,[tensor],Tout=[tf.int32,tf.int32,tf.int32]) ...