tokens += [self.text_tokenizer["[gMASK]"], self.text_tokenizer["<sop>"]] prefix_mask += [1, 0] if text_pair is not None: text_pair = self.preprocess(text_pair, linebreak, whitespaces) pair_tokens = self.text_tokenizer.encode(text_pair) tokens += pair_tokens prefix_mask += [0...
pair="[CLS] $A [SEP] $B:1 [SEP]:1", special_tokens=[ ("[CLS]",1), ("[SEP]",2), ], ) fromtokenizers.trainersimportWordPieceTrainer trainer = WordPieceTrainer( vocab_size=30522, special_tokens=["[UNK]","[CLS]","[SEP]","[PAD]","[MASK]"] ) files...
基于word2splits统计vocabs中相邻两个pair的词频pair2count def_compute_pair2score(word2splits,word2count):pair2count=defaultdict(int)forword,word_countinword2count.items():split=word2splits[word]iflen(split)==1:continueforiinrange(len(split)-1):pair=(split[i],split[i+1])pair2count[pair]...
Tokenizer: <class 'transformers.models.bert.tokenization_bert.BertTokenizer'> Text: The problems of your past are your business. The problems of your future are my privilege. Tokens: [UNK],pro,##ble,##ms,of,your,pa,##st,are,your,business,.,[UNK],pro,##ble,##ms,of,your,future,are,my...
importreimportcollectionsclassBytePairEncoder:def__init__(self):self.merges=None self.characters=None self.tokens=None self.vocab=None defformat_word(self,text,space_token='_'):return' '.join(list(text))+' '+space_token definitialize_vocab(self,text):text=re.sub('\s+',' ',text)all_...
text: Union[TextInput, PreTokenizedInput, EncodedInput], text_pair: Optional[Union[TextInput, PreTokenizedInput, EncodedInput]]=None, add_special_tokens: bool=True, padding: Union[bool, str, PaddingStrategy]=False, truncation: Union[bool, str, TruncationStrategy]=False, ...
如果我们要让GPT模型能够处理这些单词，那么我们需要不断地更新我们的token ID表格，并且重新训练模型。为了解决这些问题，GPT模型使用了一种叫做BPE（Byte Pair Encoding）的方法来分割文本。BPE是一种数据压缩技术，它可以把一段文本分割成更小的子单元（subword），这些子单元可以是单个字母、字母组合、部分单词或完整...
subword方法平衡以上两种方法, 它可以较好的平衡词表大小和语义表达能力,本篇介绍的Byte-Pair Encoding (BPE) 和Byte-level BPE(BBPE)都属于subword方法。 以中文LLaMA(Atom)为例快速开始BBPE Atom是基于LLaMA架构在中文文本上进行训练得到的语言模型,它对中文采用BBPE分词,整个词表包含65000个token,在HuggingFace搜索...
其中SymbolPair代表了piece对,左右分别代表了合并的piece的来源,Symbol带代表了一个piece,这里的Symbol采用了类似了链式的方法,是为了避免piece合并后的内存移动,只需要用prev和next记录合并前后的邻居即可,寻找最大频率的合并piece使用priority_queue的方式。
在这之中，业内最常用的算法是BPE，即byte pair encoding，字节对编码，因此我们要想构建自己的分词器，最重要的是了解这个算法。卡帕西介绍：BPE可以更好地处理非英语语言、对词汇表大小进行调整，对于模型的性能有显著影响。比如GPT-4分词器通过改进BPE算法，最终在处理Python代码时更加高效，因为它能够将多个空格合并...