token embeddings
时间: 2023-12-22 18:05:10 浏览: 27
Token embeddings是将文本中的每个token转换为向量表示的过程。在自然语言处理中,为了方便计算机处理文本信息,我们通常会将文本划分为一个个token,比如单词、词组或者字符。而为了能够对这些token进行机器学习等任务,我们需要将它们转换为向量表示。Token embeddings的目标就是通过一个映射函数,将每个token映射到一个固定维度的向量空间中,从而捕捉到token之间的语义和语法信息。
在具体实现过程中,输入文本首先会经过tokenization处理,即将文本划分为一系列的token。通常会在划分结果的开头插入一个特殊的token [CLS],表示该文本用于分类任务,而在结尾插入另一个特殊的token [SEP],用于划分句子对。接着,每个token会被映射为一个向量表示,这就是token embeddings层的实现过程。
相关问题
resize_token_embeddings
resize_token_embeddings是一个方法,用于调整模型中嵌入矩阵的大小,以适应新的词汇表大小。在Roberta文档中的例子中,resize_token_embeddings方法被用来调整GPT-2模型中的嵌入矩阵大小,以适应新添加的分类标记。具体来说,通过调用model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)),可以将嵌入矩阵的大小调整为与tokenizer中的词汇表大小相同。这样做可以确保模型能够正确处理新添加的标记,并在后续的训练或推理过程中使用它们。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch Transformers 中 Roberta 添加特殊Token](https://blog.csdn.net/qq_23944915/article/details/102781463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [(教程)如何在BERT模型中添加自己的词汇(pytorch版)](https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/128702761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
'GPTBigCodeGPTQForCausalLM' object has no attribute 'resize_token_embeddings'
引用\[1\]和\[2\]是关于一个名为ColossalAI的项目的GitHub问题报告。这些问题报告指出了在使用ColossalAI项目中的LlamaRM模型时出现的错误。具体来说,错误信息是'GPTBigCodeGPTQForCausalLM'对象没有'resize_token_embeddings'属性。这意味着在LlamaRM模型中,没有名为'resize_token_embeddings'的方法或属性可用。引用\[1\]和\[2\]中的问题报告提供了关于此错误的更多详细信息和上下文。引用\[3\]是关于安装git lfs的指令,这是为了解决模型文件较大可能损坏的问题。根据提供的引用内容,可以推断出问题是由于ColossalAI项目中的LlamaRM模型缺少'resize_token_embeddings'属性而引起的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ColossalAI-Chat训练手册(RLHF)](https://blog.csdn.net/chen_hao_181/article/details/130172096)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]