WordPiece算法的名称由来可以追溯到它的核心功能——将单词(Word)分解成片段(Piece)。这个名称直观地反映了算法的基本操作。 本文尝试用最直观的语言和示例来解释 wordpiece 分词器算法。 本文的分词是在英文(拉丁语系)状态下进行的,中文状态下的分词会在后续的文章中讨论。 建议阅读前两篇文章: 大模型的分词器tokeni...
详情见下面关于分词算法:BPE、BBPE、WordPiece、UniLM的介绍。 分词粒度 正如上面所讨论的Tokenizer的作用是将文本处理成Token的序列,而Token的粒度可以是词、字、标识符等不同粒度的语素单元。 这里主要有三种粒度的分词方式,从粗到细:Word(词) > Subword(子词) > Character(简称char, 单个字母)。 Word 词(Word...
7 changes: 7 additions & 0 deletions 7 wordpiece_trained_tokenizer/special_tokens_map.json Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1,7 @@ { "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]", "pad_token": "[PAD]", "sep_token": "[SEP]", "u...
是目前最常用的Tokenizer方法之一。BBPE基于字节（Byte）层面生成词表，能较好支持多种语言。WordPiece基于语言模型似然概率生成新的子词。UniLM则是在构建足够大词表后，通过删除计算概率低的子词调整词表大小。
这行代码的作用是从tokenizers库中导入BertWordPieceTokenizer类,使得你可以在代码中直接使用BertWordPieceTokenizer来创建其实例。 2. 创建一个BertWordPieceTokenizer的实例 创建BertWordPieceTokenizer的实例非常简单,只需要调用该类并传入必要的参数即可。通常情况下,你可以通过指定一个词汇表文件(vocab.txt)来初始化分词器...
问BertWordPieceTokenizer和BertTokenizer来自HuggingFaceEN具体实例 from transformers import BertTokenizer ...
BERT uses what is called aWordPiecetokenizer. It works by splitting words either into the full forms (e.g., one word becomes one token) or intoword pieces— where one word can be broken into multiple tokens. An example of where this can be useful is where we have multiple forms of wor...
问如何解决此问题: tokenizers.BertWordPieceTokenizer错误EN修改web.config，在<system.serviceModel>下增加...
Tokenizer的技术是LLM预训练中非常重要的一环,主要的切分方式有基于词、字和子词的切分,其中子词切分(如BPE、WordPiece、Unigram)是主流方案。BPE通过预设一个最大词典大小,从字符对的频率统计中合并出现频率最高的字符组合,逐步构建新的词汇,直到达到词典大小限制。WordPiece则通过选择相邻字符对互信息最大的组合进行...
最近大模型(LLM)一片火热,最近也看到金融领域彭博发布了个BloombergGPT,这文章中还特意提了下它采用了分词器Unigram tokenizer(BERT使用的是WordPiece, 而GPT系列中在GPT2开始就采用字节编码(byte encoding),而不是字符编码(character encoding)), 不禁好奇这些大模型的基础工具tokenizer有区别么。于是把几个经典的token...