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]。 一.对LLaMA tokenizer扩充自定义的词表 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,...
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...
Llama2-Chinese项目:2.2-大语言模型词表扩充 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...
然而,在实际应用中,我们可能会遇到词表覆盖不足、模型泛化能力有限等问题。为了解决这些问题,我们需要对模型进行词表扩充、预训练和指令精调。 一、词表扩充 词表扩充是提高大语言模型性能的关键步骤之一。词表扩充的主要目的是增加模型对词汇的覆盖范围,使其能够更好地处理各种语言现象。常见的词表扩充方法包括: 添...
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:利用无监督学习的方式,让模型自动学习新的词汇和短语。这种方法更加灵活,可以适应不同的...
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...
词表扩充是Chinese-LLaMA-Alpaca项目中的重要部分。通过在通用中文语料库上训练基于sentencepiece的20K中文词表，并将其与原版LLaMA的32K词表进行合并，最终得到一个包含49953个token的中文LLaMA词表。值得注意的是，在进行指令精调阶段时，Alpaca模型会额外引入一个pad token，使得中文Alpaca的词表大小为4...
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 51、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
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 #自然语言处理 - 论文搬砖学长于20230420发布在抖音,已经收获了11.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一.对LLaMA tokenizer扩充自定义的词表 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_dirr'L:/20230902_Llama1/llama-7b-hf'\ --chinese_sp_model_filer'./chinese_sp.model' ...