padding_side="left", )五、Tokenizer in Transformers tokenizer 负责为模型准备 input。大多数 tokenizer 有两种风格:基于 Python 的实现、以及基于 Rust library Tokenizer 的"Fast" 实现。 这个"Fast" 实现的优点:在 batched tokenization 、以及原始字符串到 token space 之间的方法上(如,获得给定 token 的span...
Revert "[Tokenier] Enable padding_side as call time kwargs (#9161)" … 49c56f3 ZHUI mentioned this pull request Sep 25, 2024 Revert "[Tokenizer] Enable padding_side as call time kwargs" #9192 Merged ZHUI added a commit that referenced this pull request Sep 25, 2024 Revert "[To...
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。默认值是-100。 7.bos_token:这是一个字符串,用作开始令牌。默认值是""。 8.eos_token...
"""# Load from model defaultsassertself.padding_side =="left"# `encoded_inputs`是个字典,`input_ids`包含模型的输入单词ID数组# `attention_mask`是掩码数组,`position_ids`是位置 ID 数组# `required_input`是输入单词 ID 数组required_input = encoded_inputs[self.model_input_names[0]]# `seq_len...
is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True) ...
ZHUImerged 1 commit intodevelopfromrevert-9161-dev-20240919-padding-side Sep 25, 2024 +57−186 Conversation2Commits1Checks4Files changed15 Collaborator ZHUIcommentedSep 25, 2024 Revert "[Tokenier] Enable padding_side as call time kwargs (#9161)" ...
是否按照最长长度补齐,默认关闭,此处可以通过tokenizer.padding_side='left'设置补齐的位置在左边插入。 truncation_strategy: str = "longest_first" 截断机制,有四种方式来读取句子内容: ‘longest_first’(默认):一直迭代,读到不能再读,读满为止 ‘only_first’: 只读入第一个序列 ...
i、clip的huggingface代码没跑通 ii、bloom的huggingface逻辑未继承PreTrainedTokenizer,另修复bloom的tokenizer的token_type_id长度异常问题 iii、glm未在transformers的github仓库开源。另,glm的tokenizer去除padding_side的入参,配置文件(包括obs中的)也删除该配置项 ...
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': '[PA...
"padding": null, "added_tokens": [ { "id": 0, "content": "[UNK]", "single_word": false, "lstrip": false, "rstrip": false, "normalized": false, "special": true }, ... { "id": 4, "content": "[MASK]", "single_word": false, ...