首先,我们来了解一下Tokenizer和TokenizerFast的基本工作原理。Tokenizer通常基于正则表达式或规则进行分词,而TokenizerFast则利用了更快的算法和数据结构。这种差异导致了两者在性能上的不同。Tokenizer在处理复杂文本时可能表现出较慢的速度,而TokenizerFast则能够更快速地完成分词任务。然而,这并不意味着TokenizerFast在所有...
Collaborator DrownFish19 commented Nov 12, 2024 如讨论结果,如果存在对应测试case,需要对齐添加。 基础测试函数已经在common中添加,基本已经覆盖所有fast类型tokenizer,如果存在特殊case,可以在test_tokenizer.py中重写函数以跳过。yinfan98 added 3 commits November 13, 2024 02:30 fix fast bbe555e Update ...
Update tokenizer.py Verified c0620bf DrownFish19 reviewed Dec 3, 2024 View reviewed changes paddlenlp/transformers/bloom/tokenizer_fast.py Outdated Show resolved Update tokenizer_fast.py Verified c455d9d codecov bot commented Dec 3, 2024 • edited Codecov Report Attention: Patch coverage ...
BertTokenizerFast 的主要特点包括: 速度快:通过使用 Cython 加速库,BertTokenizerFast 的速度比原始 BertTokenizer 快得多。这使得它在处理大量数据时更加高效。 内存使用效率高:BertTokenizerFast 通过优化内存使用,可以在处理大型文本数据时减少内存占用。 兼容性:与原始 BertTokenizer 一样,BertTokenizerFast 可以与 Hu...
RobertaTokenizerFast 的引用可以参考以下代码示例: python from transformers import RobertaTokenizerFast tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained('roberta-base') 在上述代码中,我们首先导入了 RobertaTokenizerFast 类,然后使用 from_pretrained 方法加载了一个预训练的 RoBERTa 分词器模型。你可以根据需要选择不...
use_fast_tokenizer是一个布尔值参数,用于指定是否使用快速的tokenizer。在某些情况下,使用快速的tokenizer可以加快模型训练和推理速度。 其原理主要在于快速tokenizer的设计和实现方式。一般来说,传统的tokenizer需要进行复杂的词法分析,逐字符或逐词进行解析和编码,这个过程可能会消耗较多的计算资源。而快速tokenizer则采用了...
是指在使用TensorFlow框架进行自然语言处理任务时,导入相关的转换器(transformer)模块,包括TFBertModel、BertConfig和BertTokenizerFast。 TFBertModel: 概念:TFBertModel是基于Transformer架构的预训练模型,用于处理自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别等。
先看一个小例子： import QtQuick 2.0 import "http://example.com/QtCompoment/" Rectangle { ...
PR types New features PR changes Others Description 添加Ernie TokenizerFast Reference:https://github.com/rogerdehe/transformers-ernie/tree/main
Update tokenizer_fast.py Verified 33f6f72 Merge branch 'PaddlePaddle:develop' into add_qwen2_tk Verified 92e7e24 codecov bot commented Dec 2, 2024 • edited Codecov Report Attention: Patch coverage is 89.18919% with 4 lines in your changes missing coverage. Please review. Project coverage...