Llama 3词汇表揭秘:128,000个token解析:merges 是子词分词算法

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llama3 的词汇表有多少词汇

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Meta发布的Llama 3模型的词汇表(token词汇量)大小为128,000个token

这一词汇量相比Llama 2的32,000 token有显著扩展,主要是为了更好地支持多语言处理、覆盖更多专业术语、特殊符号及新兴词汇,从而提升模型在复杂场景下的表现。更大的词汇表有助于减少文本分词后的token数量,提高处理效率和上下文理解能力。

需要注意的是,这一词汇量包含了基础词汇、子词单元(subword units)、多语言字符及特殊标记(如分隔符、控制符等),是模型进行文本编码的基础。

llama 3 词汇表中的 vocab merges 是什么意思

在这里插入图片描述
在LLM(如Llama 3)的分词器(tokenizer)中,vocab

### 使用 Hugging Face 下载模型时需要获取的文件 当通过 Hugging Face 平台下载像 `meta-llama/Llama-2-7b-hf` 这样的大型预训练语言模型时,通常会涉及到多个必要的组件文件。这些文件对于确保模型能够被正确加载和运行至关重要。 #### 主要文件类型及其作用 1. **配置文件 (config.json)** 此 JSON 文件包含了关于模型架构的具体参数设置,比如层数、隐藏单元大小等信息。这对于实例化相应的 PyTorch 或 TensorFlow 模型类非常重要[^1]。 2. **分词器资源** - **tokenizer_config.json**: 定义了如何处理输入文本到 token ID 的转换规则。 - **vocab.txt / merges.txt**: 对于基于 BPE(Byte Pair Encoding) 或 SentencePiece 的 tokenizer 来说,这两个文件分别存储词汇表以及合并规则,用于实现字符级别的编码解码操作[^3]。 3. **权重文件** - **pytorch_model.bin** 或者 **tf_model.h5**: 存储着经过训练后的神经网络各层参数值。前者适用于 PyTorch 版本的模型,而后者则是针对 TensorFlow 用户准备的格式。 4. **特殊标记列表 (special_tokens_map.json)** 记录了一些特殊的 token 符号定义,例如 `<s>`, `</s>` 开始结束符或者是 `[MASK]` 掩码符号,在某些特定任务场景下非常有用。 为了方便管理和部署,官方还可能提供其他辅助性的元数据文件,但上述提到的就是最核心的部分。实际应用过程中可以根据具体需求选择合适的版本进行安装。 ```bash # 示例命令展示如何指定路径保存所需文件 huggingface-cli download --resume-download \ --local-dir ./my_llama_model_dir \ meta-llama/Llama-2-7b-hf ```
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