词表大小选择 常见配置: -GPT系列:~50k -BERT:30k -LLaMA:32k -BLOOM:250k(多语言) 考虑因素: -语言覆盖 -计算效率 -内存占用 -训练数据规模 特殊token 基础特殊token: [PAD] -填充标记 [BOS] -序列开始 [EOS] -序列结束 [UNK] -未知词 [MASK] -掩码标记 任务特殊token: [SEP] -分隔符 [CLS] -...
增强表示能力:更大的词汇表能更好地覆盖训练语料中的词汇,减少未知词(OOV, out-of-vocabulary)的出现,使模型能更精确地捕捉和学习数据中的语言特征和复杂度。 实验验证:论文中通过实验验证了优化词汇表大小的效果。例如,在相同的FLOPs预算下,将常用的32K词汇表大小增加到43K,可以将ARC-Challenge任务的性能从29.1%...
大型语言模型(LLMs)中词汇量大小对于模型扩展规律的有哪些影响呢,之前的研究往往集中于模型参数数量和训练数据量,而忽略了词汇表大小的角色。论文中研究人员探索了三种评估最优词汇量的方法:基于计算力的IsoFLOPs分析、导数估算及损失函数参数拟合,这三种方法均表明,最优词汇量取决于计算资源,而且大模型应匹配大词汇量...
对于像 LLaMA 模型的词表大小是 32K,其主要针对英语进行训练(具体详见 LLaMA 论文 [15]),对多语种支持不是特别理想(可以对比一下多语言经典模型 XLM-R 的词表大小为 250K)。 通过初步统计发现,LLaMA 词表中仅包含很少的中文字符,所以在切词时会把中文切地更碎,需要多个 byte token 才能拼成一个完整的汉字,...
假设词汇表的大小为,词嵌入矩阵为,其中是词嵌入的维度。对于输入词语,其嵌入向量可以表示为。 4.1.3 自注意力机制 自注意力机制是Transformer模型的核心,通过计算输入序列中各个位置的相关性来捕捉长距离依赖关系。自注意力机制的数学表达如下: 其中,、、分别表示查询、键和值矩阵,是键的维度。
根据上面的代码输出,我们可以确认这两个新的特殊标记确实成功地融入到了词汇表中。 接下来,我们根据代码清单 2.3 调整标记器,如清单 2.4 所示: 清单2.4 处理未知词的简单文本标记器 class SimpleTokenizerV2:def __init__(self, vocab):self.str_to_int = vocabself.int_to_str = { i:s for s,i in vo...
在探索大模型在中文场景中的应用时，我们发现LLaMA模型虽然在多语言模型中性能卓越，但原生支持中文的能力相对有限。其词表大小仅为32K，远低于多语言模型如XLM-R、Bloom所使用的250K词表大小，这直接导致了中文token数量过少，影响了模型在中文任务上的表现。因此，对LLaMA进行词表扩充成为了解决这一问题...
词汇表大小:较大的词汇表大小可以降低过度切分的风险,特别是对于低资源语言。选择250,680个词元的词汇表大小,也符合GPU效率和张量并行的要求。 字节对编码(Byte-level BPE):该分词器是一个通过字节对编码(BPE)算法训练得到的子词分词器。 标准化:Unicode标准化虽然对生成词元能力的影响不大(0.8%),但会损害模型...
词表大小为150528, 分析发现前20000个词语为<image>,在Chat中并没有使用,因此将可以将结构拆分后的Embedding层和最后的线性层进行删减。简单的方法是将2层的权重导出onnx模型,使用numpy.fromfile将onnx模型的权重加载,删除前[20000, 4096]的部分,在使用numpy.tofile保存即可。代码如下: ...