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...
从变压器中导入AutoTokenizer类并构建tokenizer对象。有不同类型的标记器,但AutoTokenizer是一个通用的标记器,可以处理各种类型的预训练模型,包括BERT、GPT-2、RoBERTa、XLNet等。 # Import AutoTokenizer and create tokenizer object from transformers import AutoTokenizer checkpoint = 'bert-base-cased' tokernizer =...
# 定义第一个句子 first_sentence = 'I like NLP.' # 定义第二个句子 second_sentence = 'What are your thoughts on the subject?' # 将两个句子进行标记化,并将结果进行填充以对齐长度,返回 PyTorch 张量 input = tokenizer([first_sentence, second_sentence], padding=True, return_tensors='pt') #...
pretrained_init_configuration (Dict[str, Dict[str, Any]])— 一个字典,键是预训练模型的short-cut-names,值是一个字典,包含加载预训练模型时传递给 tokenizer 类的__init__方法的特定参数。 model_input_names (List[str])— 模型前向传递中预期的输入列表。 padding_side (str)— 模型应用填充的默认方向...
只需确保在生成之前调用processor.tokenizer.padding_side = "left"。 请注意,该模型尚未明确训练以处理同一提示中的多个图像,尽管从技术上讲这是可能的,但您可能会遇到不准确的结果。 为了获得更好的结果,我们建议用户使用正确的提示格式提示模型: 代码语言:javascript 复制 "USER: <image>\n<prompt>ASSISTANT...
tokenizer 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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]'...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, add_eos_token=True, padding_side='left') 分词器是什么? 分词器负责将句子分割成更小的文本片段 (词元) 并为每个词元分配一个称为输入 id 的值。这么做是必需的,因为我们的模型只能理解数字,所以我们首先必须将文本转换 (也称为编码) 为模型可以理解的...
>>>fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, WatermarkDetector, WatermarkingConfig>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai-community/gpt2")>>> tok = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")>>> tok.pad_token_id =tok.eos_token_id>>> tok.padding_si...
tokenizer (NougatTokenizerFast) — 一个 NougatTokenizerFast 的实例。分词器是必需的输入。 构建一个 Nougat 处理器,将 Nougat 图像处理器和 Nougat tokenizer 包装成一个单一处理器。 NougatProcessor 提供了 NougatImageProcessor 和 NougatTokenizerFast 的所有功能。有关更多信息,请参考 call() 和 decode()。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, add_eos_token=True, padding_side='left') 分词器是什么? 分词器负责将句子分割成更小的文本片段 (词元) 并为每个词元分配一个称为输入 id 的值。这么做是必需的,因为我们的模型只能理解数字,所以我们首先必须将文本转换 (也称为编码) 为模型可以理解的...