tokenizer padding参数在自然语言处理(NLP)中,tokenizer是用于将文本分割成单词或标记(tokens)的组件。在许多NLP库中,如Hugging Face的Transformers,tokenizer提供了padding参数,用于在序列的末尾添加特殊的填充标记(例如,`[PAD]`),以便在批次处理中保持所有序列的长度一致。 padding参数通常用于以下几种情况: 1.批处理:...
print(sequences) data = pad_sequences(sequences, maxlen=10, padding='post') print(data) 这一步就是padding了,所谓padding就是把不同长度的词pad成相同长度的词,方便后续模型进行计算,比如上面就都给padding成了10维,当然多一点的维度也是可以的。 [[2, 1, 3], [3, 1, 3], [3, 3, 1, 3]...
本篇文章源自于我在逐行调试alpaca-lora llama的时候发现在padding batch数据的时候,padding竟然是设定从左侧开始的,对我这样的一个LLM小白还是比较难以理解的。https://github.com/tloen/alpaca-lora/blob/8bb8579e403dc78e37fe81ffbb253c413007323f/finetune.py#L124 这篇文章主要的内容是搬运来的,有一定基础的佬...
ValueError: Unable to create tensor, you should probably activate truncation and/or padding with 'padding=True' 'truncation=True' to have batched tensors with the same length. Perhaps your features (`token_type_ids` in this case) have excessive nesting (inputs type `list` where type `int`...
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 ...
padding:给序列补全到一定长度,True or ‘longest’: 是补全到batch中的最长长度,max_length’:补到给定max-length或没给定时,补到模型能接受的最长长度。 truncation:截断操作,true or ‘longest_first’:给定max_length时,按照max_length截断,没给定max_lehgth时,达到模型接受的最长长度后截断,适用于所有序列(单...
chat模板、预训练模型加载与保存、tokenize(未实现,str->[id])、encode(str->[id])、__call__(tokenize和prepare方法)、padding、prepare_for_model(处理[id]以供model使用)、truncate_sequences、convert_tokens_to_string(未实现)、batch_decode、decode、get_special_tokens_mask、prepa...
padding: 字符串,‘pre’或‘post’,在序列的前端补齐还是在后端补齐。 truncating: 字符串,‘pre’ 或‘post’ ,移除长度大于 maxlen 的序列的值,要么在序列前端截断,要么在后端。 value: 浮点数,表示用来补齐的值。 返回x: Numpy 矩阵,尺寸为 (len(sequences), maxlen)。
Padding 是将文本转换为 BERT 模型所需的输入格式的第二步。Padding 是为了使所有输入文本的长度相同。Padding 的方法如下: ``` max_length = 10 padding = "max_length" text = "This is a sample text." encoded_text = tokenizer.encode_plus(text, max_length=max_length, padding=padding, truncation=...
所以科学使用Tokenizer的方法是,首先用Tokenizer的 fit_on_texts 方法学习出文本的字典,然后word_index 就是对应的单词和数字的映射关系dict,通过这个dict可以将每个string的每个词转成数字,可以用texts_to_sequences,这是我们需要的,然后通过padding的方法补成同样长度,在用keras中自带的embedding层进行一个向量化,并输...