Encoding.word_ids()

Transformer三大核心组件深度解析:Embeddings、Positional Encoding与Multi-Head Attention Transformer是现代大语言模型的基石架构,其核心在于将文本转化为可计算的向量表示并建模长程依赖关系。Embeddings构建语义坐标系,将离散符号映射为连续高维向量;Positional Encoding引入序列顺序感知能力,通过正弦函数实现稳定梯度传播;Multi-Head Attention则通过并行化内容寻址机制,实现动态权重分配与语义关系建模。这三者共同支撑了GPT、LLaMA等主流模型的语言理解与生成能力,在文本生成、问答系统、Agent推理等场景中发挥关键作用。本文基于PyTorch源码 阅读详情

一、Encoding资料

Encoding

二、代码 

from transformers import AutoTokenizer

DOWNLOADED_MODEL_PATH = 'model'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('google/bigbird-roberta-base')
tokenizer.save_pretrained('model')

encoding = tokenizer("i loving you Haarde")

print(encoding['input_ids'])
print(tokenizer.decode(encoding['input_ids']))

print(encoding.word_ids())
print(tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoding['input_ids']))

三、输出

[65, 1413, 14543, 446, 9499, 45194, 66]

[CLS] i loving you Haarde[SEP]

[None, 0, 1, 2, 3, 3, None]
['[CLS]', '▁i', '▁loving', '▁you', '▁Ha', 'arde', '[SEP]']

 这一过程使用了wordPiece

参考文献:保姆级教程,用PyTorch和BERT进行命名实体识别

使用poi解析word文档实现网页预览(doc 或者docx) /** * 打开一个新的页面并展示文件全部的内容 * @param lid */ function openLaw(lid) { var content = getLawContent(lid); var win = window.open( 'about:blank','','scroll:1;status:0;hel... 阅读详情

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