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...
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,str->[id])、encode(str->[id])、__call__...
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL) print('Vocab size before adding special tokens:', len(tokenizer))special_tokens= ['token1', 'token2'] tokenizer.add_special_tokens({'additional_special_tokens': special_tokens}) model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) print('Vocab siz...
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) {...
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. ...
vocab_size=30522, special_tokens=['[UNK]','[CLS]','[SEP]','[PAD]','[MASK]'] ) files = [ f'data/wikitext-103-raw/wiki.{split}.raw' forsplitin['test','train','valid'] ] bert_tokenizer.train(files, trainer) bert_tokenizer.save('data/bert-wiki.json') ...
[bool]=None,return_length:bool=False,return_overflowing_tokens:bool=False,return_special_tokens_mask:bool=False,return_dict:bool=True,return_offsets_mapping:bool=False,add_special_tokens:bool=True,pad_to_multiple_of:Optional[int]=None,return_tensors:Optional[Union[str,TensorType]]=None,verbose:...
由于MT5Tokenizer 基于 SentencePiece 分词算法实现,所以两个模型的spiece.model文件相同,tokenizer_config.json和special_tokens_map.json大致相同。 总结: 在选择 tokenizer 时,需要根据具体的任务和数据集的特点来进行选择。同时,还需要考虑 tokenizer 的性能、速度、词表大小等因素。如果您不确定该使用哪种 tokenizer,...
trainer = trainers.BpeTrainer(special_tokens=["<pad>","","","<unk>","<mask>"]) tokenizer.train(files=["my_dataset.txt"], trainer=trainer) tokens = tokenizer.encode("unaffable").tokens print(tokens) # 输出: ['un','aff','able'] 2.3 SentencePiece...