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...
--unk_id 、--bos_id、--eos_id、--pad_id 、 --unk_piece、--bos_piece、--eos_piece、--pad_piece 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...
首先看到BCE-Embedding是在XLMRobertaModel下重新训练了语料,训练之后的长度是250005,包含了250000个正常token和5个特殊token。 编码方式 这5个特殊token可以在模型初始化时看到: bos_token="", eos_token="", sep_token="", cls_token="", unk_token="<unk>", pad_token="<pad>", mask_token="<mask>...
[PAD]:补位用的 [EOS]: End of Sentence [BOS]:Beginning of Sentence [MASK]:掩盖一些词语,让模型进行预测 当然,如果我们想要预训练自己的模型去适应任务,也可以自行加入自己的special tokens,比如有些文本具有固定格式,第一个段落中往往包含我们想要的重要信息,为了让模型学习到这一点,我们可以在第一段的头尾...
Tokenizer分词算法是NLP大模型最基础的组件,基于Tokenizer可以将文本转换成独立的token列表,进而转换成输入的向量成为计算机可以理解的输入形式。本文将对分词器进行系统梳理,包括分词模型的演化路径,可用的工具,并手推每个tokenizer的具体实现。
packagemainimport("fmt""github.com/tiktoken-go/tokenizer")funcmain() {enc,err:=tokenizer.Get(tokenizer.Cl100kBase)iferr!=nil{panic("oh oh") }// this should print a list of token idsids,_,_:=enc.Encode("supercalifragilistic")fmt.Println(ids)// this should print the original string ...
纯c++的全平台llm加速库,支持python调用,chatglm-6B级模型单卡可达10000+token / s,支持glm, llama, moss基座,手机端流畅运行 - tokenizer中的特殊token增加序列化与反序列化机制 · ztxz16/fastllm@7062e85
通常每个动作块包含30-60个Token,和以前的动作Tokenization方法相比,压缩率提高了10倍。 通用机器人动作Tokenizer 基于FAST,研究者发布了FAST+,这是通用的机器人动作Tokenizer,用100万个真实机器人动作序列上训练而成。 FAST+ Tokenizer能高效地标记各种机器人动作序列,包括单臂、双臂和移动机器人。FAST+能当黑盒Tokenize...
通常每个动作块包含30-60个Token,和以前的动作Tokenization方法相比,压缩率提高了10倍。 通用机器人动作Tokenizer 基于FAST,研究者发布了FAST+,这是通用的机器人动作Tokenizer,用100万个真实机器人动作序列上训练而成。 FAST+ Tokenizer能高效地标记各种机器人动作序列,包括单臂、双臂和移动机器人。FAST+能当黑盒Tokenize...
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 ...