truncation_side:一个字符串,指定截断发生在哪一侧。 方法: __call__:核心方法,用于执行 tokenization 过程从而为模型准备输入。 xxxxxxxxxx __call__(text: Union[TextInput, PreTokenizedInput, List[TextInput], List[PreTokenizedInput]] = None, text_pair: Optional[Union[TextInput, PreTokenizedInput, List...
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2", truncation_side="left") print(tokenizer.truncation_side) right Expected behavior left Possible solution I believe the problem is in the missing part attokenization_utils_base.py(just like the one for the padding side athttps://github.com/hugging...
ChatGLMTokenizer(name_or_path='THUDM/chatglm-6b', vocab_size=130344, model_max_length=2048, is_fast=False, padding_side='left', truncation_side='right', special_tokens={'bos_token': '<sop>', 'eos_token': '<eop>', 'unk_token': '<unk>', 'pad_token': '<pad>', 'mask_token...
9. 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': '...
truncation: 指定了文本截断的策略,如果文本超过了一定长度,这个设置决定了如何处理。这里为null,表示没有设置截断。 padding: 指定了文本填充的策略,用于将文本统一填充到相同的长度。这里为null,表示没有设置填充。 added_tokens: 这是一个数组,包含了分词器额外添加的标记(tokens)。每个标记有以下属性: ...
>>>fromtransformersimportAutoTokenizer>>>AutoTokenizer.from_pretrained("Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct",trust_remote_code=False)Qwen2TokenizerFast(name_or_path='Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct',vocab_size=151643,model_max_length=32768,is_fast=True,padding_side='right',truncation_side=...
Scale AI 的 prompt 工程师 Riley Goodside 指出了与该 token 相关的一些奇怪行为。 为什么会发生这种情况?这是一个有趣的谜题。 token 23282 可能与 Reddit 上的用户 “davidjl123” 有关。该用户是 /r/counting 子论坛的一位热情用户,他经常在该论坛上发布递增数,并且已经发布了超过 163,000 次这样的帖子...
Scale AI 的 prompt 工程师 Riley Goodside 指出了与该 token 相关的一些奇怪行为。 为什么会发生这种情况?这是一个有趣的谜题。 token 23282 可能与 Reddit 上的用户 “davidjl123” 有关。该用户是 /r/counting 子论坛的一位热情用户,他经常在该论坛上发布递增数,并且已经发布了超过 163,000 次这样的帖子...
# 截断 context 而不是 question,可以通过 truncation="only_second" 实现,因为 context 是在 question 之后,是第二个位置 inputs = tokenizer(question, long_context, max_length=384, truncation="only_second") print(tokenizer.decode(inputs["input_ids"])) # 问题三:按照问题二中截断了,answer可能出现在...
"side":2217,"held":2218,"own":2219,"early":2220,"county":2221,"ll":2222,"league":2223,"use":2224,"west":2225,"##u":2226,"face":2227,"think":2228,"##es":2229,"2010":2230,"government":2231,"##h":2232,"march":2233,"came":2234,"small":2235,"general":2236,"town":2237,...