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)的词表大小约为250K。以...
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...
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.vocab new_vocab=new_tokenizer.vocabfortokenintqdm(new_vocab.keys()):iftoken notinold_vocab:raiseException('{} not exist'.format(token))print('new_tok...
为了进一步提高这些模型的性能和表现,词表扩充、预训练和指令精调成为了关键的技术手段。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...
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)的词表大小约为250K。以...
原版LLaMA模型的词表大小是32K,其主要针对英语进行训练,下面对其扩充20K中文词表,如下所示: python merge_tokenizers.py \ --llama_tokenizer_dir r'L:/20230902_Llama1/llama-7b-hf' \ --chinese_sp_model_file r'./chinese_sp.model' llama_tokenizer_dir:指向存放原版LLaMA tokenizer的目录 ...
因为原生LLaMA对中文的支持很弱,一个中文汉子往往被切分成多个token,因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型,然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并,最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese-LLaMA-Alpaca开源项目详细说明了词表扩展[2]。
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%...
一方面,由于 LLM 是自回归的,它的解码会越来越慢,而“增大词表 → 提高压缩率 → 缩短序列长度”,换言之相同文本对应的 tokens 数变少了,也就是解码步数变少了,从而解码速度提升了;另一方面,语言模型的训练方式是 Teacher Forcing,缩短序列长度能够缓解 Teacher Forcing 带来的 Exposure Bias 问题,从而可能提升...