在tokenizer(一)训练一个 LLM 分词表中提到,SentencePiece 训练会产生.model模型文件和.vocab词表,并且提到.vocab是一个文本文件,可以直接打开查看内容。那么,tokenizer 的.model模型文件是什么格式的文件,它存放着哪些信息?我们在 SentencePiece issue#121 中找到了答案,.model 是一个序列化后的
tokenizer = Baichuan2Tokenizer( File "/home/ma-user/work/mindformers/research/baichuan2/baichuan2_tokenizer.py", line 94, in __init__ super().__init__( File "/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindformers/models/tokenization_utils.py", line 426, in...
第一步:搜索/问 AI 搜了一圈,发现还真没有一步到位的做法,开源权重一般给一种(配合自定义的 tokenizer class)或者都给,目前已经有的是两种情况 .model -> .model,例如中文词表扩充,可参考崔老师的代码:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/scripts/merge_tokenizer/merge_tokenizers.py...
tokenizer的.model文件解析如下：文件类型：.model文件是SentencePiece训练过程生成的序列化后的protobuf文件。protobuf简介：protobuf是一种与语言无关、跨平台的数据序列化工具，用于定义结构化数据格式。.model文件内容：字典：包含tokenizer训练得到的所有词条。词件数：指示tokenizer能够处理的不同词条的总数。
ModelScope中的tokenizer.model文件通常是指模型的词汇表或分词器（Tokenizer）模型文件，而不是tokenizer....
大模型tokenizer.model用途 在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型(通常称为神经网络模型)是用于处理实际标记化数据的核心算法。这些模型只能处理数字,因此,为了将文本输入转换为模型可以处理的数字输入,需要使用Tokenizer。 Tokenizer是NLP pipeline的核心组件之一,其主要作用是将文本转换为模型可以处理的数据。具体来说,...
本文将解析tokenizer的.model文件，深入理解其内容结构。.model文件是SentencePiece训练过程生成的序列化后的protobuf文件，它基于sentencepiece_model.proto定义。在理解.model文件内容前，先简述一下protobuf。protobuf是一种与语言无关、跨平台的数据序列化工具，支持定义结构化数据格式。以下为一个简单的...
具体来说，它指出无法从/data/Baichuan2-13B-Chat-4bits/tokenizer.model文件中解析ModelProto。
1.1tokenizer基本含义 tokenizer就是分词器; 只不过在bert里和我们理解的中文分词不太一样,主要不是分词方法的问题,bert里基本都是最大匹配方法。 最大的不同在于“词”的理解和定义。 比如:中文基本是字为单位。 英文则是subword的概念,例如将"unwanted"分解成[“un”, “##want”, “##ed”] 请仔细理解这...
简单来说,读入 tokenizer model之后,调用 tokenizer 的 add_special_tokens方法给 tokenizer 添加 special token。 然后我们也要改变 model 的 embedding size,通过调用 model 的 resize_token_embeddings方法来实现这一点。 最后调用 save_pretrained方法来保存新的 model 和 tokenizer Tips: 可以通过下面的方法来查看 ...