外贸企业网站制作公司网络组建方案

一、前言

不同于计算机视觉的百花齐放，不同网络适用不同情况，NLP则由Transformer一统天下。transformer是2017年提出的一种基于自注意力机制的神经网络架构，transformers库是hugging face社区创造的一个py库，通过该库可以实现统一的接口去下载调用社区中的模型，并进行微调等等操作。 （没梯子也可以手动下载）

二、流程

①分词

1、含义

神经网络只能处理数字，因此必须将文本转换为数值（如词表索引）。先利用分词器，将连续的文本拆分为离散的单元（Token），现在一般直接调用transformers库的分词器完成分词即可。

在自然语言处理（NLP）中，Token（标记/词元） 是文本处理的最小单位，可以理解为将一段文本“拆解”后的基本元素。它的具体含义取决于分词策略（Tokenization），以下是详细解释：

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1. Token 的常见形式

• 单词：例如英文中按空格切分（"hello", "world"）。
• 子词（Subword）：将长词或罕见词拆分为更小的片段（如 "unhappiness" → "un" + "##happiness"）。
• 字符：单个字母或汉字（如 "A", "语"）。
• 标点/符号：例如 ",", "?"。
• 特殊标记：模型预定义的符号（如 [CLS], [SEP], <pad>）。

2. 为什么需要 Tokenization？

• 统一输入格式：将文本转换为模型可处理的数值（如 input_ids）。
• 解决未登录词（OOV）：通过子词拆分处理词典外的词汇（例如 "ChatGPT" → "Chat" + "G" + "PT"）。
• 跨语言兼容：适用于无空格语言（如中文、日文）或黏着语（如土耳其语）。

3. 不同分词策略的 Token 示例

(1) 英文文本

• 原始句子："Don't hesitate to try!"
• 分词结果（不同策略）：
  • Word-based（按单词）：["Don't", "hesitate", "to", "try", "!"]
  • Subword（BERT 风格）：["Don", "'", "t", "hesitate", "to", "try", "!"]
  • Character-based（按字符）：["D", "o", "n", "'", "t", "h", "e", ...]

(2) 中文文本

• 原始句子："深度学习很有趣！"
• 分词结果（不同策略）：
  • 按词语：["深度", "学习", "很", "有趣", "！"]
  • 按子词（SentencePiece）：["深", "度", "学", "习", "很", "有", "趣", "！"]
  • 按字符：["深", "度", "学", "习", "很", "有", "趣", "！"]

4. Token 在模型中的使用

• 数值化映射：每个 Token 会被转换为词典中的索引（ID）。
  例如："hello" → 1234, "!" → 99。
• 输入格式：文本最终转换为模型所需的 input_ids，例如：
  "Hello world!" → [101, 1234, 2137, 999, 102]（BERT 风格）。

5. 不同模型的分词器对比

模型/分词器	分词策略	Token 示例
BERT	WordPiece	["hello", "##world", "!"]
GPT-3	Byte-Pair (BPE)	["hello", " world", "!"]
T5	SentencePiece	["▁Hello", "▁world", "!"]
中文BERT	按字切分	["深", "度", "学", "习"]

6. 关键点总结

• Token 是文本的原子单位：拆解文本的方式取决于任务需求和语言特性。
• 子词分词是主流：平衡词典大小与未登录词问题（如 "ChatGPT" 拆为 ["Chat", "G", "PT"]）。
• Token 与模型强相关：BERT、GPT 等模型的分词器需配套使用。

如果你正在使用 Transformers 库，可以这样体验分词过程：

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
text = "Don't hesitate to try!"
tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 输出：["don", "'", "t", "hesitate", "to", "try", "!"]
input_ids = tokenizer.encode(text) # 输出：数值化的 Token ID 列

分词后的Token往往会将每个Token映射到唯一一个ID，因为计算机只能处理数值，无法直接理解字符、词语或句子，可以理解为有一个超级大的字典，足以容纳所有字符，每个Token都可以对应唯一ID，训练模型是通过Token的ID进行的。（在对一个句子分词和映射时，可能会加入一些分词符，所以打印映射结果可能会比分词后的字符数多）

2、分词器（Tokenizer）

（1）AutoTokenizer

前面说过，不同的模型可能会使用不同的分词策略，所以如果使用不同的模型，就需要加载不同的分词器以使用不同的分词策略，transformers提供了AutoTokenizer，可以自动实现判断其分词策略，只需要提供给它对应的模型名即可。

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")# 将模型名传入即可自动判断分词策略
text = "Don't hesitate to try!"
tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 分词结果：["don", "'", "t", "hesitate", "to", "try", "!"]
input_ids = tokenizer.encode(text) # 数值化的 Token ID 列表

（2）分词器相关参数

• tokenizer.tokenize()：轻量级工具，仅用于分词调试。
• tokenizer()：一站式解决方案，生成模型所需的完整输入。
  根据需求选择合适的方法：若直接调用模型，永远优先使用 tokenizer()；若需中间结果（如分析分词策略），再用 tokenizer.tokenize()。

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")# 将模型名传入即可自动判断分词策略
raw_inputs = ["Don't hesitate to try!","I love eat rice!"]
tokens = tokenizer(raw_inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
input_ids = tokenizer.encode(raw_inputs)
print(tokens)
print(input_ids)

# out

{'input_ids': tensor([[  101,  2123,  1005,  1056, 16390,  2000,  3046,   999,   102],
        [  101,  1045,  2293,  4521,  5785,   999,   102,     0,     0]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]])}
[101, 2123, 1005, 1056, 16390, 2000, 3046, 999, 102, 1045, 2293, 4521, 5785, 999, 102] 

• padding：填充，以拥有最长Token的那句话为基准，为其他不够长的进行填充，以使处理后的TokenID列表长度一致。
• truncation：截断，将输入文本控制在模型能接受的最大长度内，如Transformer 的注意力机制：计算复杂度随输入长度呈平方级增长（O(n²)），模型预训练时固定了最大长度（如 BERT 为 512 Tokens）
• attention_mask：用于告诉模型在处理输入时应该“关注”哪些位置，忽略哪些位置。它的核心作用是解决文本长度不一致和填充（Padding）带来的问题，因为在padding时会对较短Token的句子做填充，填充部分是无效输入，如果没有 attention_mask，模型会误认为填充的 0 是有效输入，导致计算错误。

• return_tensors（返回张量格式）：指定返回数据的框架格式。常用值：

  • "pt"：返回 PyTorch 张量。
  • "tf"：返回 TensorFlow 张量。
  • "np"：返回 NumPy 数组。
  • None：返回列表（默认）。

3、模型的缓存与加载

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer# 下载模型和分词器到 cache_dir/bert
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir="./bert")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

 AutoModel用于找到并缓存或加载对应模型，cache_dir可指定缓存路径，默认会放在C盘的.cache/huggingface目录下。