在LLM的词表中我们经常能够看到有一些奇怪的tokens,比如'[CLS]', '[SEP]'等,这不同于我们从文本中进行分词得到的tokens,这些所谓的special tokens是我们在进行文本预处理时添加进去的,并且在分词过程中,分词器不会对它进行拆分,也就是将其看做一个单独完整的token进行训练。 那么为什么要这样呢?这是为了让模型...
然后定义 special_tokens,指定词汇表大小为2048,其中三个特殊的token:<unk>(未知词),(开始标记),(结束标记)。 texts = read_texts_from_jsonl(data_path) tokenizer.train_from_iterator(texts, trainer=trainer) tokenizer.decoder = decoders.ByteLevel() tokenizer_dir = "./my_tokenizer" os.makedirs(token...
void Tokenizer::SetSpecialTokens(const std::map<std::string, int>& specialTokens) { void Tokenizer::SetSpecialTokens(const std::map<std::string, int>& specialTokenMap) { if (specialRoot == nullptr) specialRoot = new TrieNode(); for (auto &it : specialTokens) {...
transformers.tokenization_utils_base.BatchEncoding class SpecialTokensMixin 以model独立的方式处理特殊token。 class PreTrainedTokenizerBase(SpecialTokensMixin, PushToHubMixin) PreTrainedTokenizer和PreTrainedTokenizerFast的公有方法。主要涉及: chat模板、预训练模型加载与保存、tokenize(未实现,...
special_tokens=[ ('[CLS]',1), ('[SEP]',2), ], ) fromtokenizers.trainersimportWordPieceTrainer trainer = WordPieceTrainer( vocab_size=30522, special_tokens=['[UNK]','[CLS]','[SEP]','[PAD]','[MASK]'] ) files = [ f'data/wikitext-103-raw/wiki.{split}.raw' ...
pretrained("gpt2")model = GPT2DoubleHeadsModel.from_pretrained("gpt2")# 添加特殊的tokennum_added_tokens = tokenizer.add_special_tokens({"cls_token": "[CLS]", "sep_token": "[SEP]"})# 分割文本text = "Hello, my dog is cute"inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=...
special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
并不是所有的模型需要增加特殊的tokens,例如我们使用gpt2-meduim而不是bert-base-cased的时候。如果想禁止这个行为(当你自己已经手动添加上特殊的tokens的时候,强烈建议你这样做),可以设置参数add_special_tokens=False。 假如你有好几个句子需要处理,你可以以列表的形式传进去, ...
add_special_tokens=True, # 添加special tokens, 也就是CLS和SEP max_length=100, # 设定最大文本长度 pad_to_max_length=True, # pad到最大的长度 return_tensors='pt' # 返回的类型为pytorch tensor ) print('---text: ', text) print('---id', input_ids) ...
编码再解码后可以直观的展现special tokens 1>>> encodings = tokenizer(text=["The sailors rode the breeze clear of the rocks."],add_special_tokens=True)2>>> tokenizer.batch_decode(encodings["input_ids"])3['[CLS] the sailors rode the breeze clear of the rocks. [SEP]']#解码出来[CLS]、...