tokenize

ES的预置分词器

分词器通常由字符过滤器（CharacterFilters）、分词器（Tokenizer）和词元过滤器（TokenFilters）组成。

阿湯哥·2025-03-17 11:05

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLM 为什么需要 tokenizer？

文章目录1.LLM预训练目的1.1什么是语言模型2.Tokenizer一般处理流程（了解）3.进行Tokenizer的原因3.1one-hot的问题3.2词嵌入4.结语1.LLM预训练目的我们必须知道一个预训练目的

SmallerFL·2025-03-14 03:45

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer

paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer 2

merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果，就是tokenizer.json中，model.merges下的内容。

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

以下是该过程的主要步骤：输入文本的解析：当用户输入一段文本时，大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具（tokenizer）对输入文本进行解析。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

基于hf的trl框架的deepseek-r1-zero实现与训练

格式"""Reference:"""importreimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportAutoTokenizer

喂喂喂喂位·2025-03-12 20:00

【LLM】预训练的具体流程

分词器（Tokenizer）：它的作用是把一句话拆分成一个个小单元（比如词语或字）。比如，“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字，方便模型

FOUR_A·2025-03-11 17:05

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录

一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification

努力努力再努力呐·2025-03-11 11:16

Llama 3.2入门基础教程（非常详细），Llama 3.2微调、部署以及多模态训练入门到精通，收藏这一篇就够了！

Tokenizer变成了128K的词表，使用了GQA，不在是原来的只在Llama2-70B里使用了。所以说，最大的改变就是词表与GQA。然后在训练上变化比较大，参数变大了，400B的还没放出来

中年猿人·2025-03-03 17:49

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案

大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了Exception:datadidn

爱编程的喵喵·2025-02-28 08:34

深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人

面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2

皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

告别复杂分词：Transformers轻松搞定文本处理

今天这篇文章将带你一起走进一个深受AI界热爱的工具——Transformers库，特别是AutoTokenizer的神奇功能。这个工具可以让你轻松处理文本，节省时间，还能保证高效准确。

星际编程喵·2025-02-25 09:08

20250221 NLP

1.向量和嵌入https://zhuanlan.zhihu.com/p/634237861encoder的输入就是向量，提前嵌入为向量二.多模态文本嵌入向量过程1.文本预处理文本tokenizer之前需要预处理吗

AI-lala·2025-02-25 07:50

大语言模型训练数据集格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot编

香菜烤面包·2025-02-23 16:13

大模型训练 && 微调数据格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot

comli_cn·2025-02-23 16:43

java菜鸟教程学习（完整版）

查找字符串最后一次出现的位置3.Java实例-删除字符串中的一个字符4.Java实例-字符串替换5.Java实例-字符串反转6.Java实例-字符串查找7.Java实例-字符串分割8.Java实例-字符串分割(StringTokenizer

·2025-02-22 20:45

java 输入输出模板

*;importjava.util.StringTokenizer;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){InputStreaminputStream

wangzhuo0978·2025-02-18 15:16

deepseek+python,离线api，持续对话

功能：通过start开启新对话，stop结束对话，exit退出程序，并且可持续对话代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,BitsAndBytesConfigimporttorch

守着黎明看日出·2025-02-16 05:43

Dockerfile RUN pip install psycopg2 Error: pg_config executable not found.

模块时出错错误信息ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:command:/usr/local/bin/python-c'importsys,setuptools,tokenize

罗锦天·2025-02-11 21:57

【大模型LLM面试合集】训练数据_数据格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one

X.AI666·2025-02-06 18:28

前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析

本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。

大模型玩家·2025-02-06 03:38

不同模型对 Emoji 和普通文本的处理表现，Emoji的向量嵌入（含测试代码）

验证代码fromtransformersimportAutoTokenizer#测试的模型列表models=["bert-base-uncased",#BERT"vinai/bertweet-base"

2301_79306982·2025-02-02 13:41

pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）

frommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_downloadfromtransformersimportBertTokenizer,Be

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:05

修改训练配置记录

在train.py代码的设置训练配置中：trainer=SFTTrainer(model=model,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,dataset_text_field

positive546·2025-01-31 18:42

词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨

在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。

东方佑·2025-01-30 14:44

Transformers库的模板困境：apply_chat_template的版本变迁与解决方案

目录问题现状低版本（4.43及以下）的简便方式高版本的报错问题原因分析旧版本的实现逻辑新版本的变化解决办法问题现状在使用Transformers库中的tokenizer处理模型输入时，我们经常需要将输入文本格式化为模型可以理解的格式

Gaffey大杂烩·2025-01-28 22:02

[论文笔记] llama-factory 微调qwen2.5、llama3踩坑

一、bug1、pre-tokenize的时候,会OOM解决：在yaml文件中添加streaming参数#tokenizestreaming:Truemax_steps:10000https://github.com

心心喵·2025-01-28 20:14

gradio可视化对话框（）

fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizerimportgradioasgrimportmdtex2html#-*-coding:utf-8-*-importosimporttorchimportinterfaceAllfromdatetimeimportdatetimeimporttimeimportinference_LLaVaimportshut

@小张不嚣张·2025-01-24 20:58

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

本文将介绍如何使用不同的tokenizer来分割文本，并提供实用代码示例。技术背景介绍自然语言处理中的tokenization是指将文本拆分为更小的、可管理的单元，称为tokens。使用tok

AWsggdrg·2025-01-24 03:42

Gradio + Transformers** 实现带记忆功能的对话系统完整代码示例

Gradio+Transformers实现带记忆功能的对话系统完整代码示例，无需额外数据库依赖：importgradioasgrimportnumpyasnpfromtransformersimportAutoTokenizer

大霸王龙·2025-01-23 03:42

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法

__如果·2025-01-22 17:55

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”

RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述：CUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer

wang151038606·2025-01-19 00:31

《CPython Internals》阅读笔记：p96-p96

一、技术总结1.parser-tokenizerp92,Creatingaconcretesyntaxtreeusingaparser-tokenizer,orlexer.p96,CPythonhasaparser-tokenizermodule

·2025-01-16 18:01

大模型微调 - 基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码

基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码flyfish模型扮演堂吉诃德这个角色，回答关于自我介绍的问题importtorchfromdatasetsimportDatasetfrommodelscopeimportAutoTokenizer

西笑生·2024-09-14 05:00

大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题

Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力？解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案？RLHF完整训练过程是什么？为什么RLHF的效果这么好?

剑圣土豆·2024-09-10 15:57

gpt-2语言模型训练

然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下：二、具体代码样例实现：importosimportpandasaspdfromtransformersimportGPT2Tokenizer

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

解决Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-chinese‘.问题

报错提示：OSError:Can'tloadtokenizerfor'bert-base-chinese'.Ifyouweretryingtoloaditfrom'https://huggingface.co

CSDNhdlg·2024-09-10 05:51

TypeError: list indices must be integers or slices, not list

listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因：传入参数搞错了计划通过一个下标list，通过rand.shuffle实现训练数据的随机化，结果因为传入的数据是没有tokenized

m0_68138877·2024-09-08 07:54

GLM-4 (1) - 推理+概览

-SelfAttentionGLM-4(5)-API&FunctionCallingGLM-4(6)-KVCache/Prefill&Decode文章目录系列文章目录前言一、环境安装&跑通demo二、Tokenizer

戴昊光·2024-09-07 02:38

字节&约翰斯·霍普金斯&上交提出iBOT框架，基于MIM进行自监督训练，在ImageNet-1K上达到86.3%的微调精度！...

在这项工作中，作者研究了maskedimagemodeling（MIM），并指出了使用语义上有意义的视觉标记器（visualtokenizer）的优势和挑战。

我爱计算机视觉·2024-09-06 07:00

总结：大模型技术栈---算法与原理

原文地址：大模型技术栈-算法与原理1.tokenizer方法word-levelchar-levelsubword-levelBPEWordPieceUniLMSentencePieceByteBPE2

lichunericli·2024-08-31 22:26

Bert中文预训练模型（Bert-base-chinese）

使用importtorchfromtransformersimportBertTokenizer,BertModel#第一步：离线下载#fromtran

好好学习Py·2024-08-30 22:14

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

Spark MLlib 数据预处理－特征变换

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Tokenizer（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。

weixin_33841722·2024-08-29 14:40

android sqlite 分词,sqlite3自定义分词器

虽然sqlite在fts3_tokenizer.h中提供了各种接口供用户自定义分词器，但其并未提供c函数供用户来注册自定义的分词器，分词器的注册必须使用sql语句来完成。

雷幺幺·2024-08-27 09:50

安装BLIP2模型时报错：Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-uncased‘. If you were trying to load it from ‘h ...

报错的信息如下所示：OSError:Can'tloadtokenizerfor'bert-base-uncased'.Ifyouweretryingtoloaditfrom'https://huggingface.co

David_jiahuan·2024-08-24 02:58

Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-uncased‘

先下载https://storage.googleapis.com/bert_models/2020_02_20/uncased_L-12_H-768_A-12.zip我上传了一个：https://download.csdn.net/download/LEE18254290736/89652982?spm=1001.2014.3001.5501下载完了解压缩。之后在项目工程新建一个文件夹，命名为b

JensLee·2024-08-24 02:27

【学习总结】Python transformers AutoTokenizer encode 出现的 101 和 102

1.代码展示：fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelmodel_name="bert-base-chinese"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained

爱学习的小道长·2024-03-14 14:10

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