概述 HuggingFace是一个开源社区，提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。...它支持各种硬件加速器，例如GPU、TPU等，并提供了一些高级功能，例如混合精度训练、梯度累积等。...主要特点： 使用当今最常用的分词器训练新的词汇表并进行标记化。 由于Rust实现，因此非常快速（训练和标记化），在服务器CPU上对1GB文本进行标记化不到20秒。 易于使用，但也非常多功能。...即使进行破坏性规范化，也始终可以获得与任何令牌对应的原始句子部分。 执行所有预处理：截断、填充、添加模型所需的特殊令牌。...tokenizer = Tokenizer(BPE(unk_token="[UNK]")) Transformer Transformers提供API和工具，可轻松下载和训练最先进的预训练模型。
训练参数还为训练器在训练阶段提供信息，可以使用以下命令设置： >>> from Transformers import TrainingArguments >>> training_args = TrainingArguments...请忽略令牌中的前缀 Ġ – 这是由字节级 BPE 分词器生成的编码空格字符，我们稍后会讨论。...ELECTRA 训练两个神经网络，一个生成器和一个鉴别器，前者产生高质量的负例，而后者区分原始令牌和替换令牌。...首先，我们将简要讨论一下 BPE、WordPiece 和 SentencePiece 的广泛使用的分词，然后用 HuggingFace 的快速分词器库进行训练。...其余的流程（如训练、保存模型和使用分词器）与之前的 BPE 和 WordPiece 训练过程相同。 做得好！
然后转到settings，创建至少具有读权限的API令牌。因为在训练脚本时将使用它下载预训练的Llama 2模型和数据集。 最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。...在我们开始训练之前，我们要将文件作为数据集存储库推送到HF。可以直接使用huggingface-cli上传数据集。...Transformer Reinforcement Learning (TRL)是一个使用强化学习来训练语言模型的库。TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。 !...pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git # !...output_dir, "final_checkpoint") trainer.model.save_pretrained(output_dir) 上面的脚本就是一个微调的简单代码，这里可以添加命令行参数解析器模块
刚刚，在中国台湾的GTC发布会上，黄教主将这个被称为全球最强的AI训练器——HGX-2，推向了市场。这是全球首个融合人工智能和高性能计算的计算平台。 是的，就是下边这个庞然大物了?...驱动这个“超级计算平台”的是16个GPU和NVSwitch加速器，可更快，更高效地训练这些模型。...HGX-2实现了创纪录的AI训练速度。根据英伟达的声明，GPU服务器可以在ResNet-50训练基准测试中每秒处理15,500个图像，并且能够替换多达300个CPU服务器。...联想等服务器厂商和富士康等制造商对这一计算平台抱有很高期望，英伟达在发布会上宣布，这些厂家已经与他们达成合作，计划在今年晚些时候将基于HGX-2的系统推向市场。
例如，GPT2 使用解码器架构，因为它的任务是预测序列中的下一个单词。相比之下，BERT 使用编码器类型的架构，因为它经过训练可用于更大范围的 NLP 任务，例如下一句预测、问答检索和分类。...BPE 子词算法的主要目标是找到一种方法来用最少的标记表示整个文本数据集。与压缩算法类似，我妈们希望找到表示图像、文本或您正在编码的任何内容的最佳方式，它使用最少的数据量，或者在我们的例子中是令牌。...WordPiece：类似于 BPE，使用频率出现来识别潜在的合并，但根据合并令牌的可能性做出最终决定 Unigram：不使用频率出现的完全概率模型。...() sp_bpe.load('bpe.model') 3.2 训练 Unigram 模型 可以采用与 BPE 模型大致相同的方式训练 Unigram 模型。...'9', '*', '8', '6', '7', '$'] 3.5 HuggingFace Tokenizers HuggingFace的Tokenizers也实现了分词算法，具体使用可以参考如下
训练标记器 我们选择使用与 RoBERTa 相同的特殊令牌来训练字节级字节对编码标记器（与 GPT-2 相同）。让我们任意选择它的大小，这里设置为 52000。...我们建议训练字节级的 BPE（而不是像 BERT 这样的词条标记器），因为它将从单个字节的字母表开始构建词汇表，所以所有单词都可以分解为标记（不再是 标记）。 #!...最棒的是，我们的标记器为世界语进行了优化。与为英语训练的通用标记器相比，更多的本机单词由一个单独的、未加修饰的标记表示。...在这个语料库中，编码序列的平均长度比使用预先训练的 GPT-2 标记器时减小了约 30%。...管道是标记器和模型周围的简单包装器，「填充掩码」允许你输入一个包含屏蔽令牌的序列（这里是 ），并返回一个最可能填充序列的列表及其概率。
文本，给定一个提示并完成其他 NLP 任务，如问答，尽管没有明确训练。 GPT-2 使用字节对编码（BPE）对单词进行标记化并生成令牌嵌入。位置编码添加到令牌嵌入中，以指示序列中每个令牌的位置。...编码器的输出传递给解码器，解码器必须预测编码器输出中的屏蔽令牌和任何未损坏的令牌。这提供了额外的上下文来帮助解码器恢复原始文本。...它使用 Swin 变换器作为编码器，多语言 BART 作为解码器。Donut 经过预训练，通过根据图像和文本注释预测下一个单词来阅读文本。解码器根据提示生成一个令牌序列。...BPE 依赖于一个预分词器，将训练数据分割成单词。预分词可以简单到空格分词，例如 GPT-2，RoBERTa。...通常，如果服务器将错误输出给用户，那么添加许多try..except语句来显示这些错误是一个好主意。但请记住，根据您的安全上下文，公开所有这些错误也可能是一个安全风险。
它们都是训练无关的，所以你可以在从不同库中导入任意的检查点时进行推理。接下来，我来强调一下我们在分布式推理中所面临的一些挑战。首先，大多数的开源解决方案都与特定的训练器绑定。 1....所以无论你用哪个训练器训练过你的模型，它实际上应该能够将你的模型进行分区。这里还有另外两个挑战，就是延迟初始化，正如Mark所谈的。...再次强调，当您向这些LLMs发送请求时，它们可能需要很长时间进行推理和生成令牌。因此，流式API将帮助您获取每个令牌的生成，而无需等待整个序列的生成。您将逐个生成的令牌返回到客户端。...我们使用了HuggingFace文本迭代器来进行流式批处理。通过这两个的组合，我们在这里实际上有LLAMA2的示例。...再说一次，正如我所谈到的，我们与所有这些功能进行了集成，包括所有这些不同的库，如HuggingFace、PP、DeepSpeed、DeepSpeedM2、Inferentia2。
New York ------> live / in / New York / 中文： 在纽约生活 -----> 在 / 纽约 / 生活 词粒度的切分能够非常好地保留完整语义信息，但是如果出现拼写错误...算法步骤如下： 准备足够大的语料库 定义好所需要的词表大小 将单词拆分成字符序列 基于第3步数据训练语言模型 从所有可能的subword单元中选择加入语言模型后能最大程度地增加训练数据概率的单元作为新的单元...小结 简单几句话总结下Subword的三种算法： BPE：只需在每次迭代中使用「出现频率」来确定最佳匹配，直到达到预定义的词汇表大小； Unigram：使用概率模型训练LM，移除提高整体可能性最小的token..., 'New', '▁Y', 'o', 'r', 'k'] ['▁', 'New', '▁York'] ['▁', 'New', '▁York'] 最后，如果想尝试WordPiece，大家也可以试试HuggingFace...的Tokenization库: https://github.com/huggingface/tokenizers - END -
切分流程 Tokenizer包括训练和推理两个环节。训练阶段指得是从语料中获取一个分词器模型。推理阶段指的是给定一个句子，基于分词模型切分成一连串的token。...HuggingFace tokenizer的实现： https://huggingface.co/docs/tokenizers/api/post-processors 3.BPE Byte-Pair...Encoding(BPE)是最广泛采用的subword分词器。...训练阶段 在训练环节，目标是给定语料，通过训练算法，生成合并规则和词表。 BPE算法是从一个字符级别的词表为基础，合并pair并添加到词表中，逐步形成大词表。...分词器的训练。
「Huggingface NLP笔记系列-第4集」 最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍，惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程，于是决定记录一下学习的过程...官方教程网址：https://huggingface.co/course/chapter1 本期内容对应网址：https://huggingface.co/course/chapter2/3?...一个著名的算法就是 Byte-Pair Encoding (BPE) ： （下面的内容，主要翻译自Huggingface Docs中讲解tokenizer的部分，十分推荐大家直接阅读：https://huggingface.co...分词之后，我们就得到了一个原始词集合，同时，还会记录每个词在训练语料中出现的频率。...---- 除了BPE，还有一些其他的sub-word分词法，可以参考 https://huggingface.co/transformers/master/tokenizer_summary.html
它是huggingface发布的库，可以快速访问文本，图像和音频(从hugs的API下载)的机器学习模型。它还提供训练和微调模型的功能，并可以HuggingFace模型中心共享这些模型。...trl也将peft作为一个依赖项，所以可以使用带有peft方法(例如LoRA)的SFT训练器。...然后我们可以运行训练器(train())并保存权重(save_pretrained())。...将pad令牌与EOS令牌对齐，并使我们的令牌器配置更加一致。两个令牌(pad_token和eos_token)都有指示序列结束的作用。设置成一个简化了标记化和填充逻辑。...还在第13行重新加载标记器，并进行与之前在第13 - 14行中所做的相同的修改。 保存 最后我们将刚刚经过微调的模型及其标记器保存到本地或者上传到HuggingFace。
每个模型都以不同的方式执行这一步骤，例如，GPT 模型使用字节对编码(BPE)。 token会在tokenizer发生器的词汇表中分配一个 id，这是一个将数字与相应的字符串绑定在一起的数字标识符。...训练数据token: 模型的培训数据中令牌的数量是模型已经学习的信息量的度量。然而，模型的响是更“一般”还是“详细”与这些象征性的措施没有直接关系。...虽然模型可以处理或已经接受过训练的令牌数量确实影响其性能，但其响应的一般性或详细程度更多地是其训练数据、微调和所使用的解码策略的产物。...tokenization在处理拼写错误、缩写、俚语或语法错误的句子时面临挑战。处理这些噪音数据需要健壮的预处理技术和特定领域的tokenization规则调整。...不同模型训练各自的tokenizer，而且尽管 LLaMa 也使用 BPE，但token也与ChatGPT不同，这使得预处理和多模态建模变得更加复杂。 5.
在预训练期间，计算三种损失：MLM、NSP 和来自令牌的实体预测（如自编码器），自编码器使用下面规则： 在 5% 的情况下，实体被替换为错误的实体，但匹配被保留，模型必须预测正确的实体； 在 15% 的情况下...，然后填充掩码令牌 鉴别器被训练来预测由生成器生成的文本的原创性(替换检测任务) 训练完成后，去掉生成器，用鉴别器进行微调 训练数据的数量与RoBERTa或XLNet相同，并且模型比BERT、RoBERTa...1、GPT-2 OpenAI / 2018 解码器在因果LM的任务上进行训练(根据左侧上下文预测下一个令牌)。...从体系结构的角度来看，有一些小的变化:从每个解码器块中移除交叉注意层，并使用了LayerNorm 使用的标记器是字节级BPE (50K词汇表)，没有使用类似的子字符串例如（“dog”、“dog!”...训练它从噪声文本(AE去噪)中预测原始文本，噪声类型如下: 令牌屏蔽 删除令牌 令牌填充 句子中令牌顺序颠倒 使随机令牌成为序列的开始 使用字节级BPE(词汇表大小为50K) 4、CTRL Salesforce
Byte Pair Encoding (BPE) Unigram Language Model Subword Sampling BPE-dropout 字节对编码（BPE） Sennrich等。...步骤1：初始化词汇表 步骤2：对于词汇表中的每个单词，附加单词标记的结尾 第3步：将单词拆分为字符 步骤4：在每次迭代中，获取最频繁的字符对并将其作为一个令牌合并，然后将此新令牌添加到词汇表中...Subword（子词）采样 在这种技术中，模型是基于unigram语言模型进行多个子词分割的训练，并且在训练过程中概率地对它们进行采样。L最佳分割是一种可用于近似采样的方法。...BPE-dropout BPE-dropout是一种有效的基于BPE的子词正则化方法，它可以对特定词进行多次分割。这将使BPE词汇表和合并表保持原始，同时更改分段过程。...BPE删除是一个简单的过程，因为无需训练即可进行训练，而无需训练除BPE之外的任何细分，并且推理使用标准BPE。 引用 R. Sennrich, B. Haddow, and A.
平滑训练-没有损失峰值！（lr和bsz在处理150亿个令牌时发生变化） RWKVloss RWKVeval 所有训练的模型将开源。...我认为RWKV可以通过以下方式支持编码器-解码器：对于每个解码器令牌，使用一个学习到的混合物，包括[解码器先前隐藏状态]和[编码器最终隐藏状态]。因此，所有解码器令牌都可以访问编码器的输出。...[29]6.可训练的初始隐藏状态（xx aa bb pp xx）。7.逐层（甚至逐行/逐列、逐元素）学习率，测试 Lion 优化器。...注意：上述方法假设对于任何 "xyz"，p(" xyz") / p("xyz") 都是相同的，但这可能是错误的。...关于 token-shift 的有效性，我有以下理论： 在训练 GPT 时，令牌的隐藏表示必须实现两个不同的目标： 1.预测下一个令牌。有时这很容易（下一个令牌很明显）。
代码还使用LlamaTokenizer类为同一个Llama模型加载标记器，并为填充标记设置一些附加属性。...具体来说，它将pad_token_id设置为0以表示未知的令牌，并将padding_side设置为“left”以填充左侧的序列。...数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器，下一步就是加载之前保存的JSON文件，使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json...warmup_steps:优化器的预热步数。 max_steps:要执行的训练总数。 learning_rate:学习率。 fp16:使用16位精度进行训练。...model)) model = torch.compile(model) trainer.train() model.save_pretrained(OUTPUT_DIR) 在实例化训练器之后
中文预训练语言模型都有什么 目前调用预训练语言模型最主流的项目就是 huggingface 的 pytorch-transformers 了，它几乎包含所有主流的预训练语言模型，并且使用起来非常便捷。...它提供了几种中文预训练 BERT，并表示它们可以直接通过 huggingface 的 pytorch-transformers 项目调用。...小时，相当于在 TPU v3-8(128G 显存) 上需要训练一个月； 更大批次：使用了超大（8k）的批次 batch size； 调整优化器参数； 使用全词 mask（whole word mask...原版的 BERT 实现使用字符级别的 BPE 词汇，大小为 30K，是在利用启发式分词规则对输入进行预处理之后学得的。...Facebook 研究者没有采用这种方式，而是考虑用更大的 byte 级别 BPE 词汇表来训练 BERT，这一词汇表包含 50K 的 subword 单元，且没有对输入作任何额外的预处理或分词。
数据扩充的过程如下：对于特定任务的数据中每一条文本，首先使用bert自带的方式进行bpe分词，bpe分词之后是完整单词（single-piece word），用[MASK]符号代替，然后使用bert进行预测并选择其对应的候选词...DistilBERT 从 Hinton 开始，蒸馏的方法逐渐被应用到了不同的神经网络中，当然你可能也听过 HuggingFace 提出的 DistilBERT，这是一种对 BERT 的蒸馏。...DistilBERT 是一种较小的语言模型，受 BERT 的监督而训练。在该模型中，作者删除了令牌类型嵌入和合并器（用于下一个句子分类任务），并保持体系架构其余部分不变，同时将层数减少了两倍。...您可以在 HuggingFace（以前叫做 pytorch-transformers 和 pytorch-pretrained-bert）的 translators python 软件包的帮助下，使用现成的...在他们的耐心蒸馏知识框架中，只训练学生模仿中间层的 [CLS] 令牌的表示形式。代码已公开。
例如，对具有多个输入序列（翻译、语言生成）的任务使用单个输入序列进行预训练，即，可以使用预训练的权重初始化目标模型的多个层（LM用于初始化MT中的编码器和解码器）。...为了在集成中获得不相关的预测器，模型可以在不同的任务、数据集分割、参数设置和预训练模型的变体上进行训练。这个方向还包括知识提炼（详见第三部分）。...（https://huggingface.co/） 不同粒度 特征学习的一个重要因素是模型运行在的基础单元。...BPE把单词分为symbols（symbols是一串字母），然后迭代地用一个新的symbol序列替换最频繁的symbol序列。BPE分割在神经机器翻译（NMT）中非常流行。...他们的方法从训练的基于LSTM的NMT模型的编码器中提取特征表示，然后训练Logistic回归分类器对辅助任务进行预测。
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