mindformers.models.glm2.ChatGLM3Tokenizer

class mindformers.models.glm2.ChatGLM3Tokenizer(vocab_file, bos_token='<sop>', eos_token='<eop>', end_token='</s>', mask_token='[MASK]', gmask_token='[gMASK]', pad_token='<pad>', unk_token='<unk>', *kwargs)

构造一个基于Byte-Pair-Encoding的ChatGLM3模型分词器。

参数：

• vocab_file (str) - 对应词表的路径。

• bos_token (str, tokenizers.AddedToken) - 在预训练期间使用的序列开始的标记，可以用作序列分类标记。默认值： "<sop>" 。

• eos_token (str, tokenizers.AddedToken) - 序列结束的token。默认值： "</s>" 。

• end_token (str, tokenizers.AddedToken) - 序列结束的token。默认值： "</s>" 。

• mask_token (str, tokenizers.AddedToken) - 掩码token。默认值： "[MASK]" 。

• gmask_token (str, tokenizers.AddedToken) - 特殊的掩码token。默认值： "[gMASK]" 。

• pad_token (str, tokenizers.AddedToken) - 用于使tokens数组大小相同以便进行批处理的特殊标记，然后将被注意力机制或损失计算忽略。默认值： "<pad>" 。

• unk_token (str, tokenizers.AddedToken) - 不存在的token。默认值： "<unk>" 。

• kwargs - 其它传递到Tokenizer基类的参数。

返回：

ChatGLM3Tokenizer 实例。

样例：

>>> from mindformers import AutoTokenizer
>>> tokenize = AutoTokenizer.from_pretrained('glm2_6b')
>>> tokenize("你好")
{'input_ids': [64790, 64792, 36474, 54591], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1]}
>>> from mindformers import ChatGLM3Tokenizer
>>> tokenizer = ChatGLM3Tokenizer('tokenizer.model')
>>> prompts = ["晚上睡不着应该怎么办"]
>>> token_id = tokenizer(prompts)
>>> input_ids = token_id['input_ids']
>>> print(input_ids)
[[64790, 64792, 30910, 32820, 54266, 31876, 35153]]
>>> response = tokenizer.decode(input_ids)
>>> print(response)
['晚上睡不着应该怎么办']