模型推理 结语 在大模型词表扩充必备工具SentencePiece一文中,我们提到了在目前开源大模型中,LLaMA无疑是最闪亮的星。但是,与 ChatGLM-6B 和 Bloom 原生支持中文不同。 LLaMA 原生仅支持 Latin 或 Cyrillic 语系,对于中文支持不是特别理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K,而多语言模型(如:XLM-R、Bloom)的词表大小...
大语言模型(Large Language Model)是一种深度学习模型,主要用于理解和生成自然语言文本。医学词表(Medical Terminology)则是一组用于描述医学领域相关概念和术语的词汇集合。 将大语言模型与医学词表结合,可以用于构建医疗领域的自然语言处理系统,例如医学问答、疾病诊断、医学文献分析等。通过大语言模型,可以理解和生成医学...
如果是中文,就是中文的词表new_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(new_tokenizer_name_or_path)# 加载原词表。一般为多语言模型的词表old_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)# 检查新词表是否为原词表的子集old_vocab=old_tokenizer.vocabnew_vocab=new_tokenizer.vocabfortokenintqdm...
对于大规模的模型而言,这种词表的扩展至关重要,能有效提高其理解和生成语言的能力。 然而,研究也指出,模型设计者在处理算力分配时,必须认清词表参数的增长应相对较慢。换句话说,尽管更大的模型需要更大的词表,但词表参数的扩展速度应该低于非词表参数的增长速度,这为训练和资源配置提供了新的视角。 总结来看,这...
一、词表扩充词表扩充是通过引入更多的词汇和短语来扩展模型的表达能力。在LLaMA&Alpaca大语言模型中,词表扩充可以通过以下几种方式实现: 静态词表扩充:通过手动添加新的词汇和短语到词表中,可以扩展模型的词汇量。这种方法需要人工干预,但对于一些特定领域或特定任务,手动添加是必要的。 动态词表扩充:利用无监督学习...
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%...
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...
中文LLaMa和Alpaca大语言模型开源方案 扩充中文词表 & 针对中文语料进行高效编码#LLaMa #AIpaca #大语言模型 #人工智能 #自然语言处, 视频播放量 16、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 一点冷知识儿, 作者简介 每日干货、科技、游戏
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