self.token2id = {token: id_forid_, tokeninenumerate(self.vocab)} super().__init__( unk_token=unk_token, sep_token=sep_token, pad_token=pad_token, cls_token=cls_token, mask_token=mask_token, ) defvocab_size(self)-> int: returnself.vocab_size_ def_tokeniz...
vocab_size*,_tokenize*,_convert_tokens_to_ids*,_convert_token_to_id*,_convert_id_to_token*。 PreTrainedTokenizerBaseget_vocab(Returns the vocabulary as a dictionary of token to index.)。 最简实现 class miniTokenizer(PreTrainedTokenizer): def __init__(self, vocab_file, unk_token="[UNK]"...
importtimeimportsentencepieceasspmstart=time.time()spm.SentencePieceTrainer.train(input='data/corpus.txt',model_prefix='tokenizer',vocab_size=10000,model_type="bpe",)end=time.time()print(end-start) 【说明】:这里我选则词表大小为10000,是我随手拍的(通用汉字约7000,加上一些标点符号和数字等),相对...
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...
step 1:设定最大分词词典数量vocab size,初始化一个词典 step 2:将语料中所有文本切成单个字符形式加入词典,并且将,,,空格符等特殊字符也加入词典 step 3:对已经切为字符的语料,全局统计一轮连续两个字符出现组合的频率 step 4:取最大频率的组合,将这两个字符合并为一个整体,将这个整体添加到词典,并且在语料...
step 1:设定最大分词词典数量vocab size,初始化一个词典 step 2:将语料中所有文本切成单个字符形式加入词典,并且将<eos>,<bos>,<unk>,空格符等特殊字符也加入词典 step 3:对已经切为字符的语料,全局统计一轮连续两个字符出现组合的频率 step 4:取最大频率的组合,将这两个字符合并为一个整体,将这个整体添加...
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') ...
config.vocab_size = tokenizer.vocab_size Steps To Reproduce print(config.vocab_size) print(tokenizer.vocab_size) Environment -OS:-Python:-Transformers:-PyTorch:-CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) : ...
T5 tokenizer.vocab_size and config.vocab_size mismatch? #9247 Closed ArvinZhuang opened this issue Dec 22, 2020· 2 comments Comments ArvinZhuang commented Dec 22, 2020 Environment info transformers version: 4.1.1 Python version: 3.8.5 PyTorch version (GPU?): 1.7.1 tokenizers: 0.9.4 ...
deffit(self,text,num_merges):vocab,tokens=self.initialize_vocab(text)self.characters=set(tokens.keys())self.vocab,self.tokens,self.merges=self.find_merges(vocab,tokens,num_merges) 2.2 WordPiece WordPiece 最早在《Japanese and korean voice search》中提出,并应用于解决日语和韩语语音问题。它与 BPE ...