model.build_vocab不存在啊

如果你使用的是 GPT2LMHeadModel，那么就不需要调用 `model.build_vocab()` 方法。因为这个方法主要是用于构建词汇表的，而 GPT2LMHeadModel 会自动加载预训练模型中的词汇表。如果你想要自己训练一个语言模型，那么可以参考以下代码来构建词汇表：

from transformers import GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
tokenizer.add_tokens(['[SPECIAL_TOKEN_1]', '[SPECIAL_TOKEN_2]'])

model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

# 这里是你的训练代码

在这个例子中，我们首先使用 `GPT2Tokenizer` 加载了预训练模型的词汇表，并添加了两个特殊的标记（`[SPECIAL_TOKEN_1]` 和 `[SPECIAL_TOKEN_2]`）。然后，我们使用 `model.resize_token_embeddings()` 方法来调整模型的嵌入层大小，以便可以处理新的标记。在训练模型之前，我们需要使用 `tokenizer.encode()` 方法将文本转换为模型可以处理的张量。

相关问题

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)中使用model.build_vocab不存在啊

你说得对，`model.build_vocab()`是用于Gensim中的Word2Vec模型构建词汇表的方法，而不是用于加载Word2Vec预训练模型的方法。如果你已经有了预训练的Word2Vec模型，那么你可以使用以下代码来加载它：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)

在这个例子中，我们使用`KeyedVectors`类加载了预训练的Word2Vec模型文件`model.bin`。`binary`参数需要设置为`True`，因为这个模型是以二进制格式保存的。一旦模型被加载，你就可以使用它来查找词向量，例如：

vector = model['word']

这里的`word`是你想要查找其词向量的词。如果这个词不在词汇表中，那么这个操作将会引发一个KeyError异常。

但是model中没有build_vocab与train函数

非常抱歉，我之前的回答有误。正确的做法是，需要用新的数据重新训练一个新的Word2Vec模型，然后将它与原始模型合并。具体步骤如下：

1. 加载原始的Word2Vec模型：

from gensim.models import KeyedVectors

model_file = "path/to/model.bin"
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

2. 加载新的数据，并用它训练一个新的Word2Vec模型：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence

new_data = "path/to/new/data.txt"
new_sentences = LineSentence(new_data)

new_model = Word2Vec(size=model.vector_size, min_count=model.vocabulary.min_count)
new_model.build_vocab(new_sentences)
new_model.train(new_sentences, total_examples=new_model.corpus_count, epochs=new_model.epochs)

3. 将新模型中的词向量合并到原始模型中：

model.build_vocab([list(new_model.wv.vocab.keys())], update=True)
model.intersect_word2vec_format("path/to/new/model.bin", binary=True, lockf=1.0)

这样就可以将新的数据添加到原始模型中进行训练了。需要注意的是，新模型的超参数需要根据具体情况进行调整。而且，如果新数据和原始数据的语料库有较大差异，合并后的模型效果可能不如单独训练新模型。