self.token2id = {token: id_forid_, tokeninenumerate(self.vocab)} super().__init__( unk_token=unk_token, sep_token=sep_token, pad_token=pad_token, cls_token=cls_token, mask_token=mask_token, ) defvocab_size(self)-> int: returnself.vocab_size_ def_tokeni...
在tokenizer中,我们可以通过tokenizer.pad_token_id确认 padding id。 model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)sequence1_ids=[[200,200,200]]sequence2_ids=[[200,200]]batched_ids=[[200,200,200],[200,200,tokenizer.pad_token_id]]print(model(torch.tensor(sequence1_ids)).lo...
指定控制字符和ID,这里面现在我们一般只用pad和eos。在训练的时候文档或者一个turn的末尾增加一个eos token。需要做padding补齐的时候拼pad token,也可以直接用eos token当补齐token。不过建议四个都设置上,也算是致敬一下之前的NLPer 番外篇1:tokenizer与loss ...
一旦模型生成了eos_token,它就会停止生成更多的token,因为这意味着已经完成了目标语言句子的生成。 tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token这行代码的意思是,将Tokenizer的pad_token设置为与eos_token相同。这意味着在填充序列时使用的填充token同时也是用来表示序列结束的...
指定控制字符和ID,这里面现在我们一般只用pad和eos。在训练的时候文档或者一个turn的末尾增加一个eos token。需要做padding补齐的时候拼pad token,也可以直接用eos token当补齐token。不过建议四个都设置上,也算是致敬一下之前的NLPer 番外篇1:tokenizer与loss ...
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...
subword/子词级,它介于字符和单词之间。比如说’Transformers’可能会被分成’Transform’和’ers’两个部分。这个方案平衡了词汇量和语义独立性,是相对较优的方案。它的处理原则是,常用词应该保持原状,生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间。 2 常用tokenize算法 ...
eos_token="", sep_token="", cls_token="", unk_token="<unk>", 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...
Runninggenerator.tokenizer.pad_token_id = generator.model.config.eos_token_idgives error message:TypeError: 'int' object is not iterable Runninggenerator.tokenizer.pad_token_id = '\n'works, transformers converts the string into indice(s) internally. ...
问集合面错误: AttributeError：'ByteLevelBPETokenizer‘对象没有属性'pad_token_id’ENvue是一款轻量级...