Spaces:
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fix lru_cache and fix qwen_vocab
Browse files- character_app.py +2 -2
- character_util.py +4 -1
- playground_util.py +17 -8
- stats/character_stats.json +57 -0
- stats/compression_rate.json +324 -0
- vocab.py +2 -2
character_app.py
CHANGED
@@ -1,5 +1,5 @@
|
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1 |
import gradio as gr
|
2 |
-
from character_util import get_character_table
|
3 |
|
4 |
all_columns = [
|
5 |
("digit", "digit"),
|
@@ -10,7 +10,7 @@ all_columns = [
|
|
10 |
# ("byte", "byte"),
|
11 |
# ("oov", "oov")
|
12 |
]
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13 |
-
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14 |
|
15 |
# columns = ["lang-zh", "lang-korea", "lang-japanese", "number", "space", "bytes", "oov"]
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16 |
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1 |
import gradio as gr
|
2 |
+
from character_util import get_character_table, default_columns
|
3 |
|
4 |
all_columns = [
|
5 |
("digit", "digit"),
|
|
|
10 |
# ("byte", "byte"),
|
11 |
# ("oov", "oov")
|
12 |
]
|
13 |
+
|
14 |
|
15 |
# columns = ["lang-zh", "lang-korea", "lang-japanese", "number", "space", "bytes", "oov"]
|
16 |
|
character_util.py
CHANGED
@@ -18,6 +18,7 @@ from utils.lang_util import detect_language, language_ranges
|
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18 |
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19 |
CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
20 |
|
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21 |
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22 |
def _to_unicode(text):
|
23 |
return ''.join(r'\u{:04X}'.format(ord(chr)) for chr in text)
|
@@ -185,13 +186,15 @@ def to_dataframe(stats, columns):
|
|
185 |
|
186 |
def get_character_table(
|
187 |
tokenizer_filter: Optional[str] = None,
|
188 |
-
columns: Optional[
|
189 |
return_type: Optional[Literal["dict", "dataframe"]] = "dataframe"
|
190 |
) -> Union[pd.DataFrame, dict]:
|
191 |
"""
|
192 |
"""
|
193 |
logger.info(f"columns: {columns}, tokenizer_filter: {tokenizer_filter}")
|
194 |
stats = {}
|
|
|
|
|
195 |
if tokenizer_filter is not None:
|
196 |
tokenizer_names = [tokenizer_config.name_or_path for tokenizer_config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs
|
197 |
if tokenizer_filter.lower() in tokenizer_config.name_or_path.lower()]
|
|
|
18 |
|
19 |
CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
20 |
|
21 |
+
default_columns = ["digit", "zh"]
|
22 |
|
23 |
def _to_unicode(text):
|
24 |
return ''.join(r'\u{:04X}'.format(ord(chr)) for chr in text)
|
|
|
186 |
|
187 |
def get_character_table(
|
188 |
tokenizer_filter: Optional[str] = None,
|
189 |
+
columns: Optional[list] = None,
|
190 |
return_type: Optional[Literal["dict", "dataframe"]] = "dataframe"
|
191 |
) -> Union[pd.DataFrame, dict]:
|
192 |
"""
|
193 |
"""
|
194 |
logger.info(f"columns: {columns}, tokenizer_filter: {tokenizer_filter}")
|
195 |
stats = {}
|
196 |
+
if columns is None:
|
197 |
+
columns = default_columns
|
198 |
if tokenizer_filter is not None:
|
199 |
tokenizer_names = [tokenizer_config.name_or_path for tokenizer_config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs
|
200 |
if tokenizer_filter.lower() in tokenizer_config.name_or_path.lower()]
|
playground_util.py
CHANGED
@@ -1,5 +1,6 @@
|
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1 |
import gradio as gr
|
2 |
import json
|
|
|
3 |
import pandas as pd
|
4 |
from vocab import tokenizer_factory
|
5 |
from character_util import iter_vocab
|
@@ -15,15 +16,14 @@ Buenos días!
|
|
15 |
default_tokenizer_name_1 = "gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k"
|
16 |
default_tokenizer_name_2 = "openai/gpt-4"
|
17 |
|
18 |
-
|
19 |
-
|
|
|
20 |
text: str,
|
21 |
tokenizer_name: str,
|
22 |
color_num: int = 5,
|
23 |
add_special_token: bool = False
|
24 |
):
|
25 |
-
"""
|
26 |
-
"""
|
27 |
logger.info("param=" + json.dumps({"text": text, "tokenizer_type": tokenizer_name}, ensure_ascii=False))
|
28 |
pos_tokens = []
|
29 |
tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name)
|
@@ -76,12 +76,22 @@ def tokenize(
|
|
76 |
|
77 |
table_df = pd.DataFrame(table)
|
78 |
logger.info(f"tokenizer_type={tokenizer_name}, Tokens={table[:4]}")
|
79 |
-
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80 |
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81 |
-
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82 |
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83 |
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84 |
-
@lru_cache
|
85 |
def tokenize_pair(text, tokenizer_type_1, tokenizer_type_2):
|
86 |
"""
|
87 |
input_text.change
|
@@ -105,7 +115,6 @@ def basic_count(tokenizer_name):
|
|
105 |
# return compress_rate
|
106 |
|
107 |
|
108 |
-
|
109 |
@lru_cache
|
110 |
def get_overlap_token_size(tokenizer_name_1, tokenizer_name_2):
|
111 |
tokenizer1 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name_1)
|
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
import json
|
3 |
+
import copy
|
4 |
import pandas as pd
|
5 |
from vocab import tokenizer_factory
|
6 |
from character_util import iter_vocab
|
|
|
16 |
default_tokenizer_name_1 = "gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k"
|
17 |
default_tokenizer_name_2 = "openai/gpt-4"
|
18 |
|
19 |
+
|
20 |
+
@lru_cache
|
21 |
+
def _tokenize(
|
22 |
text: str,
|
23 |
tokenizer_name: str,
|
24 |
color_num: int = 5,
|
25 |
add_special_token: bool = False
|
26 |
):
|
|
|
|
|
27 |
logger.info("param=" + json.dumps({"text": text, "tokenizer_type": tokenizer_name}, ensure_ascii=False))
|
28 |
pos_tokens = []
|
29 |
tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name)
|
|
|
76 |
|
77 |
table_df = pd.DataFrame(table)
|
78 |
logger.info(f"tokenizer_type={tokenizer_name}, Tokens={table[:4]}")
|
79 |
+
return pos_tokens, len(encoding), table_df
|
80 |
|
81 |
+
|
82 |
+
def tokenize(
|
83 |
+
text: str,
|
84 |
+
tokenizer_name: str,
|
85 |
+
color_num: int = 5,
|
86 |
+
add_special_token: bool = False
|
87 |
+
):
|
88 |
+
""" tokenize wrapper
|
89 |
+
As gr.Update would be overwritten after passing to frontend, we apply lru_cache in _tokenize.
|
90 |
+
"""
|
91 |
+
pos_tokens, num_tokens, table_df = _tokenize(text, tokenizer_name, color_num, add_special_token)
|
92 |
+
return gr.update(value=pos_tokens, label=f"Tokens: {num_tokens}"), table_df
|
93 |
|
94 |
|
|
|
95 |
def tokenize_pair(text, tokenizer_type_1, tokenizer_type_2):
|
96 |
"""
|
97 |
input_text.change
|
|
|
115 |
# return compress_rate
|
116 |
|
117 |
|
|
|
118 |
@lru_cache
|
119 |
def get_overlap_token_size(tokenizer_name_1, tokenizer_name_2):
|
120 |
tokenizer1 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name_1)
|
stats/character_stats.json
CHANGED
@@ -1708,5 +1708,62 @@
|
|
1708 |
"len(ja-kana)": "1,1,1",
|
1709 |
"num(ko)": 1,
|
1710 |
"len(ko)": "1,1,1"
|
|
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|
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|
|
|
|
1711 |
}
|
1712 |
}
|
|
|
1708 |
"len(ja-kana)": "1,1,1",
|
1709 |
"num(ko)": 1,
|
1710 |
"len(ko)": "1,1,1"
|
1711 |
+
},
|
1712 |
+
"Qwen/Qwen1.5-1.8B": {
|
1713 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-1.8B</a>",
|
1714 |
+
"organization": "Alibaba",
|
1715 |
+
"vocab_size": 151646,
|
1716 |
+
"num(digit)": 10,
|
1717 |
+
"len(digit)": "1,1,1",
|
1718 |
+
"num(space)": 55883,
|
1719 |
+
"len(space)": "1,6,128",
|
1720 |
+
"num(ar)": 4018,
|
1721 |
+
"len(ar)": "1,3,12",
|
1722 |
+
"num(zh)": 25557,
|
1723 |
+
"len(zh)": "1,2,7",
|
1724 |
+
"num(ja)": 27206,
|
1725 |
+
"len(ja)": "1,2,11",
|
1726 |
+
"num(ja-kana)": 2089,
|
1727 |
+
"len(ja-kana)": "1,3,11",
|
1728 |
+
"num(ko)": 3495,
|
1729 |
+
"len(ko)": "1,1,5"
|
1730 |
+
},
|
1731 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B": {
|
1732 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
1733 |
+
"organization": "Alibaba",
|
1734 |
+
"vocab_size": 151646,
|
1735 |
+
"num(digit)": 10,
|
1736 |
+
"len(digit)": "1,1,1",
|
1737 |
+
"num(space)": 55883,
|
1738 |
+
"len(space)": "1,6,128",
|
1739 |
+
"num(ar)": 4018,
|
1740 |
+
"len(ar)": "1,3,12",
|
1741 |
+
"num(zh)": 25557,
|
1742 |
+
"len(zh)": "1,2,7",
|
1743 |
+
"num(ja)": 27206,
|
1744 |
+
"len(ja)": "1,2,11",
|
1745 |
+
"num(ja-kana)": 2089,
|
1746 |
+
"len(ja-kana)": "1,3,11",
|
1747 |
+
"num(ko)": 3495,
|
1748 |
+
"len(ko)": "1,1,5"
|
1749 |
+
},
|
1750 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B": {
|
1751 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
1752 |
+
"organization": "Alibaba",
|
1753 |
+
"vocab_size": 151646,
|
1754 |
+
"num(digit)": 10,
|
1755 |
+
"len(digit)": "1,1,1",
|
1756 |
+
"num(space)": 55883,
|
1757 |
+
"len(space)": "1,6,128",
|
1758 |
+
"num(ar)": 4018,
|
1759 |
+
"len(ar)": "1,3,12",
|
1760 |
+
"num(zh)": 25557,
|
1761 |
+
"len(zh)": "1,2,7",
|
1762 |
+
"num(ja)": 27206,
|
1763 |
+
"len(ja)": "1,2,11",
|
1764 |
+
"num(ja-kana)": 2089,
|
1765 |
+
"len(ja-kana)": "1,3,11",
|
1766 |
+
"num(ko)": 3495,
|
1767 |
+
"len(ko)": "1,1,5"
|
1768 |
}
|
1769 |
}
|
stats/compression_rate.json
CHANGED
@@ -9178,5 +9178,329 @@
|
|
9178 |
"oov_ratio": 0.42238364475348616,
|
9179 |
"_oov_charset": "[\"T\", \"申\", \"舰\", \"辩\", \"赡\", \"卷\", \"哎\", \"博\", \"谀\", \"岂\", \"力\", \"委\", \"唏\", \"婺\", \"叉\", \"滓\", \"黯\", \"1\", \"液\", \"烘\", \"福\", \"蓝\", \"饭\", \"全\", \"敝\", \"净\", \"漓\", \"似\", \"翘\", \"丫\", \"粽\", \"啃\", \"喻\", \"V\", \"龇\", \"牲\", \"装\", \"核\", \"惰\", \"报\", \"寨\", \"缸\", \"掏\", \"颈\", \"箍\", \"晰\", \"迎\", \"窗\", \"雏\", \"猎\", \"雌\", \"拨\", \"冷\", \"M\", \"法\", \"呆\", \"汐\", \"袖\", \"砖\", \"菁\", \"整\", \"晕\", \"炒\", \"锤\", \"舐\", \"抑\", \"爆\", \"墙\", \"败\", \"碳\", \"泡\", \"的\", \"惯\", \"鉴\", \"秒\", \"壕\", \"瀛\", \"坡\", \"至\", \"浏\", \"嫉\", \"营\", \"礴\", \"怵\", \"彪\", \"谜\", \"娅\", \"辜\", \"封\", \"排\", \"凹\", \"咀\", \"寺\", \"统\", \"烬\", \"爸\", \"耸\", \"壓\", \"丛\", \"带\", \"砍\", \"撩\", \"尔\", \"情\", \"撞\", \"嗅\", \"匙\", \"时\", \"听\", \"犰\", \"涯\", \"递\", \"幽\", \"惮\", \"哒\", \"迷\", \"殊\", \"慰\", \"俨\", \"茵\", \"窿\", \"柳\", \"坐\", \"鹕\", \"沓\", \"微\", \"差\", \"珀\", \"傲\", \"匀\", \"优\", \"耶\", \"骰\", \"阀\", \"纰\", \"栏\", \"燃\", \"贾\", \"曲\", \"庚\", \"卡\", \"快\", \"经\", \"宾\", \"姻\", \"龟\", \"撸\", \"ό\", \"烊\", \"谱\", \"坂\", \"惧\", \"讨\", \"兴\", \"寸\", \"烛\", \"芮\", \"瘦\", \"叙\", \"虞\", \"槿\", \"瑰\", \"莉\", \"篱\", \"欺\", \"会\", \"顷\", \"傻\", \"猛\", \"籽\", \"看\", \"局\", \"开\", \"插\", \"坏\", \"矛\", \"马\", \"铛\", \"徊\", \"逢\", \"陆\", \"墅\", \"羞\", \"剂\", \"生\", \"把\", \"肉\", \"饶\", \"勺\", \"出\", \"扭\", \"髦\", \"先\", \"澳\", \"与\", \"拍\", \"面\", \"埋\", \"缪\", \"[\", \"醉\", \"托\", \"啡\", \"蹊\", \"罐\", \"蓉\", \"巧\", \"延\", \"嘴\", \"杯\", \"旁\", \"呜\", \"能\", \"摘\", \"樊\", \"寿\", \"笆\", \"颇\", \"侍\", \"盲\", \"熹\", \"话\", \"贝\", \"侠\", \"邹\", \"幢\", \"或\", \"捏\", \"计\", \"借\", \"哮\", \"垢\", \"溜\", \"穿\", \"仓\", \"洋\", \"综\", \"曳\", \"黔\", \"柱\", \"伺\", \"洪\", \"臂\", \"章\", \"淇\", \"辣\", \"挥\", \"手\", \"个\", \"朦\", \"泣\", \"糯\", \"愿\", \"者\", \"赃\", \"涩\", \"典\", \"领\", \"稳\", \"唬\", \"墉\", \"巩\", \"豪\", \"藐\", \"注\", \"因\", \"凯\", \"剥\", \"甘\", \"選\", \"悉\", \"喝\", \"苏\", \"畴\", \"冈\", \"链\", \"贵\", \"俭\", \"秃\", \"剧\", \"孤\", \"等\", \"享\", \"汉\", \"贮\", \"铎\", \"恃\", \"大\", \"帖\", \"已\", \"眩\", \"栖\", \"弃\", \"束\", \"男\", \"丘\", \"璧\", \"页\", \"良\", \"记\", \"茎\", \"河\", \"咙\", \"钦\", \"饥\", \"敬\", \"蹦\", \"喃\", \"镳\", \"乙\", \"女\", \"搜\", \"斋\", \"邑\", \"滚\", \"蚀\", \"邮\", \"史\", \"邯\", \"璎\", \"溅\", \"犹\", \"譬\", \"眨\", \"兽\", \"伍\", \"天\", \"焦\", \"寓\", \"答\", \"线\", \"偻\", \"誉\", \"凰\", \"钓\", \"罪\", \"捧\", \"俄\", \"质\", \"脾\", \"消\", \"更\", \"祷\", \"妹\", \"嚷\", \"铸\", \"o\", \"识\", \"续\", \"糟\", \"雁\", \"娴\", \"罢\", \"祥\", \"毯\", \"碗\", \"弟\", \"品\", \"钝\", \"辕\", \"鞋\", \"猫\", \"单\", \"蠢\", \"髓\", \"爰\", \"隙\", \"浇\", \"夷\", \"唯\", \"欧\", \"虱\", \"厥\", \"烷\", \"还\", \"钧\", \"值\", \"绝\", \"再\", \"毗\", \"帆\", \"相\", \"短\", \"姐\", \"雄\", \"斯\", \"扯\", \"湃\", \"梁\", \"嫂\", \"跃\", \"r\", \"屏\", \"魇\", \"瑥\", \"保\", \"要\", \"秋\", \"州\", \"稣\", \"浙\", \"脚\", \"窥\", \"辽\", \"房\", \"藉\", \"轼\", \"下\", \"地\", \"狗\", \"堡\", \"雍\", \"绕\", \"聚\", \"采\", \"喷\", \"澈\", \"四\", \"艳\", \"富\", \"礁\", \"渴\", \"徽\", \"世\", \"萍\", \"偿\", \"锚\", \"徙\", \"湘\", \"余\", \"愤\", \"耦\", \"彤\", \"炝\", \"座\", \"远\", \"捅\", \"魅\", \"俑\", \"i\", \"篓\", \"价\", \"狡\", \"聋\", \"泵\", \"鸠\", \"熨\", \"污\", \"淹\", \"肋\", \"犷\", \"幸\", \"违\", \"靛\", \"肚\", \"嘟\", \"英\", \"我\", \"戸\", \"伞\", \"5\", \"导\", \"撇\", \"茅\", \"雇\", \"媒\", \"殖\", \"圩\", \"昵\", \"彭\", \"陕\", \"吠\", \"除\", \"韩\", \"是\", \"渊\", \"度\", \"啤\", \"逗\", \"饰\", \"惺\", \"宿\", \"绣\", \"谬\", \"d\", \"瞒\", \"⑨\", \"队\", \"境\", \"祟\", \"彬\", \"筝\", \"霞\", \"凌\", \"邦\", \"爻\", \"术\", \"肆\", \"臃\", \"锈\", \"陵\", \"七\", \"丹\", \"槛\", \"壳\", \"镏\", \"刘\", \"晨\", \"炕\", \"物\", \"闲\", \"幼\", \"媛\", \"急\", \"躲\", \"痕\", \"麦\", \"树\", \"偎\", \".\", \"屄\", \"卢\", \"去\", \"之\", \"乓\", \"街\", \"古\", \"哦\", \"吱\", \"喉\", \"库\", \"严\", \"撼\", \"巾\", \"于\", \"找\", \"熊\", \"随\", \"门\", \"罩\", \"诙\", \"测\", \"皱\", \"贞\", \"屁\", \"竟\", \"熏\", \"交\", \"减\", \"沂\", \"干\", \"於\", \"啪\", \"瞧\", \"痛\", \"起\", \"腥\", \"旺\", \"蹈\", \"植\", \"蕴\", \"募\", \"仇\", \"数\", \"泱\", \"破\", \"珞\", \"淫\", \"惑\", \"畜\", \"媚\", \"恨\", \"∶\", \"辆\", \"魏\", \"陈\", \"幻\", \"纨\", \"奢\", \"高\", \"渡\", \"石\", \"编\", \"竞\", \"彷\", \"区\", \"搂\", \"邵\", \"版\", \"嘈\", \"小\", \"缥\", \"互\", \"菇\", \"⒀\", \"沮\", \"午\", \"刹\", \"潮\", \"绛\", \"翼\", \"叨\", \"鹰\", \"此\", \"牺\", \"憔\", \"鹌\", \"桃\", \"榻\", \"利\", \"层\", \"躁\", \"迁\", \"啥\", \"睫\", \"芜\", \"劝\", \"梧\", \"芒\", \"萃\", \"遏\", \"梨\", \"馒\", \"粉\", \"关\", \"撐\", \"而\", \"针\", \"_\", \"身\", \"t\", \"少\", \"音\", \"挺\", \"唠\", \"森\", \"滩\", \"冰\", \"锂\", \"姑\", \"泊\", \"胳\", \"扛\", \"喇\", \"职\", \"俯\", \"乐\", \"回\", \"倍\", \"凿\", \"牌\", \"震\", \"灰\", \"屑\", \"印\", \"麓\", \"打\", \"搡\", \"颓\", \"抄\", \"D\", \""\", \"←\", \"西\", \"威\", \"芳\", \"渐\", \"楚\", \"脖\", \"裴\", \"颁\", \"寞\", \"贯\", \"舟\", \"酌\", \"何\", \"文\", \"龚\", \"莴\", \"\", \"椅\", \"杂\", \"泉\", \"蘸\", \"辈\", \"懊\", \"铝\", \"泼\", \"灶\", \"早\", \"请\", \"嘎\", \"蚌\", \"噱\", \"通\", \"僻\", \"匆\", \"妇\", \"潘\", \"吵\", \"摸\", \"押\", \"馆\", \"勇\", \"淞\", \"圆\", \"合\", \"蒋\", \"昕\", \"3\", \"烫\", \"泪\", 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\"畜\", \"媚\", \"恨\", \"∶\", \"辆\", \"魏\", \"陈\", \"幻\", \"纨\", \"奢\", \"高\", \"渡\", \"石\", \"编\", \"竞\", \"彷\", \"区\", \"搂\", \"邵\", \"版\", \"嘈\", \"小\", \"缥\", \"互\", \"菇\", \"⒀\", \"沮\", \"午\", \"刹\", \"潮\", \"绛\", \"翼\", \"叨\", \"鹰\", \"此\", \"牺\", \"憔\", \"鹌\", \"桃\", \"榻\", \"利\", \"层\", \"躁\", \"迁\", \"啥\", \"睫\", \"芜\", \"劝\", \"梧\", \"芒\", \"萃\", \"遏\", \"梨\", \"馒\", \"粉\", \"关\", \"撐\", \"而\", \"针\", \"_\", \"身\", \"t\", \"少\", \"音\", \"挺\", \"唠\", \"森\", \"滩\", \"冰\", \"锂\", \"姑\", \"泊\", \"胳\", \"扛\", \"喇\", \"职\", \"俯\", \"乐\", \"回\", \"倍\", \"凿\", \"牌\", \"震\", \"灰\", \"屑\", \"印\", \"麓\", \"打\", \"搡\", \"颓\", \"抄\", \"D\", \""\", \"←\", \"西\", \"威\", \"芳\", \"渐\", \"楚\", \"脖\", \"裴\", \"颁\", \"寞\", \"贯\", \"舟\", \"酌\", \"何\", \"文\", \"龚\", \"莴\", \"\", \"椅\", \"杂\", \"泉\", \"蘸\", \"辈\", \"懊\", \"铝\", \"泼\", \"灶\", \"早\", \"请\", \"嘎\", \"蚌\", \"噱\", \"通\", \"僻\", \"匆\", \"妇\", \"潘\", \"吵\", \"摸\", \"押\", \"馆\", \"勇\", \"淞\", \"圆\", \"合\", \"蒋\", \"昕\", \"3\", \"烫\", \"泪\", 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\"瓜\", \"尤\", \"辖\", \"蟀\", \"漠\", \"诗\", \"桢\", \"雅\", \"梳\", \"奴\", \"槐\", \"届\", \"碍\", \"闭\", \"拒\", \"怡\", \"鹦\", \"和\", \"反\", \"嗓\", \"權\", \"距\", \"滢\", \"鹅\", \"部\", \"屹\", \"亳\", \"化\", \"惚\", \"磺\", \"词\", \"镍\", \"课\", \"矿\", \"镭\", \"叛\", \"骅\", \"私\", \"狄\", \"τ\", \"俏\", \"箭\", \"茄\", \"送\", \"莹\", \"闯\", \"沪\", \"忪\", \"椭\", \"仪\", \"檬\", \"黢\", \"坷\", \"怔\", \"替\", \"重\", \"瀑\", \"觑\", \"莲\", \"浴\", \"环\", \"弘\", \"叮\", \"描\", \"精\", \"较\", \"瘩\", \"巴\", \"神\", \"蜿\", \"殷\", \"筐\", \"北\", \"④\", \"拧\", \"未\", \"樟\", \"季\", \"鹉\", \"名\", \"彻\", \"企\", \"厅\", \"靓\", \"砌\", \"怂\", \"抱\", \"荒\", \"隐\", \"馅\", \"矫\", \"趋\", \"亵\", \"庭\", \"吁\", \"稀\", \"婊\", \"当\", \"霭\", \"霆\", \"号\", \"绩\", \"丸\", \"牢\", \"禾\", \"冽\", \"租\", \"忡\", \"加\", \"枣\", \"诫\", \"踝\", \"仆\", \"勿\", \"姿\", \"妞\", \"羡\", \"防\", \"袜\", \"舱\", \"援\", \"亚\", \"夥\", \"溃\", \"诚\", \"‘\", \"议\", \"娼\", \"创\", \"羹\", \"哇\", \"哲\", \"永\", \"昌\", \"拎\", \"台\", \"髻\", \"欢\", \"慌\", \"患\", \"锄\", \"郅\", \"沟\", 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"reversible": true
|
9289 |
+
},
|
9290 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/ar": {
|
9291 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9292 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9293 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9294 |
+
"_n_bytes": 2813283,
|
9295 |
+
"_n_tokens": 614959,
|
9296 |
+
"_n_chars": 1560987,
|
9297 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9298 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9299 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9300 |
+
"reversible": false
|
9301 |
+
},
|
9302 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/de": {
|
9303 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9304 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9305 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9306 |
+
"_n_bytes": 1814876,
|
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+
"_n_tokens": 503561,
|
9308 |
+
"_n_chars": 1784021,
|
9309 |
+
"_n_oov_chars": 27,
|
9310 |
+
"oov_ratio": 1.5134350996989385e-05,
|
9311 |
+
"_oov_charset": "[\"u\", \"̈\"]",
|
9312 |
+
"reversible": false
|
9313 |
+
},
|
9314 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/en": {
|
9315 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9316 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9317 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9318 |
+
"_n_bytes": 1124813,
|
9319 |
+
"_n_tokens": 257983,
|
9320 |
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|
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|
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"oov_ratio": 0.0,
|
9323 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9324 |
+
"reversible": true
|
9325 |
+
},
|
9326 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/es": {
|
9327 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9328 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9329 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9330 |
+
"_n_bytes": 1664455,
|
9331 |
+
"_n_tokens": 434264,
|
9332 |
+
"_n_chars": 1630297,
|
9333 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9334 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9335 |
+
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|
9336 |
+
"reversible": true
|
9337 |
+
},
|
9338 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/fa": {
|
9339 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9340 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9341 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9342 |
+
"_n_bytes": 2054052,
|
9343 |
+
"_n_tokens": 643421,
|
9344 |
+
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|
9345 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9346 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9347 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9348 |
+
"reversible": false
|
9349 |
+
},
|
9350 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/fr": {
|
9351 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9352 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9353 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9354 |
+
"_n_bytes": 1540504,
|
9355 |
+
"_n_tokens": 413637,
|
9356 |
+
"_n_chars": 1484970,
|
9357 |
+
"_n_oov_chars": 31,
|
9358 |
+
"oov_ratio": 2.087584260961501e-05,
|
9359 |
+
"_oov_charset": "[\"̂\", \"́\", \"̧\"]",
|
9360 |
+
"reversible": false
|
9361 |
+
},
|
9362 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/ja": {
|
9363 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9364 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9365 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9366 |
+
"_n_bytes": 1774770,
|
9367 |
+
"_n_tokens": 377144,
|
9368 |
+
"_n_chars": 603065,
|
9369 |
+
"_n_oov_chars": 463,
|
9370 |
+
"oov_ratio": 0.000767744770464212,
|
9371 |
+
"_oov_charset": "[\"へ\", \"コ\", \"て\", \"゙\", \"し\", \"た\", \"か\", \"は\", \"フ\", \"つ\", \"ス\", \"ホ\", \"く\", \"す\", \"ト\", \"ふ\", \"せ\", \"ヒ\", \"シ\", \"と\", \"ハ\", \"゚\", \"ひ\"]",
|
9372 |
+
"reversible": false
|
9373 |
+
},
|
9374 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/ko": {
|
9375 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9376 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9377 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9378 |
+
"_n_bytes": 1524839,
|
9379 |
+
"_n_tokens": 457492,
|
9380 |
+
"_n_chars": 655190,
|
9381 |
+
"_n_oov_chars": 25,
|
9382 |
+
"oov_ratio": 3.815687052610693e-05,
|
9383 |
+
"_oov_charset": "[\"金\", \"立\", \"理\", \"龍\", \"良\", \"梁\", \"陸\", \"樂\", \"靈\", \"女\", \"識\", \"樂\", \"流\", \"累\", \"不\"]",
|
9384 |
+
"reversible": false
|
9385 |
+
},
|
9386 |
+
"Qwen/Qwen1.5-110B @ cc100/zh-Hans": {
|
9387 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-110B</a>",
|
9388 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9389 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9390 |
+
"_n_bytes": 2633047,
|
9391 |
+
"_n_tokens": 589211,
|
9392 |
+
"_n_chars": 927311,
|
9393 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9394 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9395 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9396 |
+
"reversible": true
|
9397 |
+
},
|
9398 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/ar": {
|
9399 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9400 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9401 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9402 |
+
"_n_bytes": 2813283,
|
9403 |
+
"_n_tokens": 614959,
|
9404 |
+
"_n_chars": 1560987,
|
9405 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9406 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9407 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9408 |
+
"reversible": false
|
9409 |
+
},
|
9410 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/de": {
|
9411 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9412 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9413 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9414 |
+
"_n_bytes": 1814876,
|
9415 |
+
"_n_tokens": 503561,
|
9416 |
+
"_n_chars": 1784021,
|
9417 |
+
"_n_oov_chars": 27,
|
9418 |
+
"oov_ratio": 1.5134350996989385e-05,
|
9419 |
+
"_oov_charset": "[\"u\", \"̈\"]",
|
9420 |
+
"reversible": false
|
9421 |
+
},
|
9422 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/en": {
|
9423 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9424 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9425 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9426 |
+
"_n_bytes": 1124813,
|
9427 |
+
"_n_tokens": 257983,
|
9428 |
+
"_n_chars": 1121360,
|
9429 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9430 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9431 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9432 |
+
"reversible": true
|
9433 |
+
},
|
9434 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/es": {
|
9435 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9436 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9437 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9438 |
+
"_n_bytes": 1664455,
|
9439 |
+
"_n_tokens": 434264,
|
9440 |
+
"_n_chars": 1630297,
|
9441 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9442 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9443 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9444 |
+
"reversible": true
|
9445 |
+
},
|
9446 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/fa": {
|
9447 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9448 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9449 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9450 |
+
"_n_bytes": 2054052,
|
9451 |
+
"_n_tokens": 643421,
|
9452 |
+
"_n_chars": 1145876,
|
9453 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9454 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9455 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9456 |
+
"reversible": false
|
9457 |
+
},
|
9458 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/fr": {
|
9459 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9460 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9461 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9462 |
+
"_n_bytes": 1540504,
|
9463 |
+
"_n_tokens": 413637,
|
9464 |
+
"_n_chars": 1484970,
|
9465 |
+
"_n_oov_chars": 31,
|
9466 |
+
"oov_ratio": 2.087584260961501e-05,
|
9467 |
+
"_oov_charset": "[\"̂\", \"́\", \"̧\"]",
|
9468 |
+
"reversible": false
|
9469 |
+
},
|
9470 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/ja": {
|
9471 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9472 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9473 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9474 |
+
"_n_bytes": 1774770,
|
9475 |
+
"_n_tokens": 377144,
|
9476 |
+
"_n_chars": 603065,
|
9477 |
+
"_n_oov_chars": 463,
|
9478 |
+
"oov_ratio": 0.000767744770464212,
|
9479 |
+
"_oov_charset": "[\"へ\", \"コ\", \"て\", \"゙\", \"し\", \"た\", \"か\", \"は\", \"フ\", \"つ\", \"ス\", \"ホ\", \"く\", \"す\", \"ト\", \"ふ\", \"せ\", \"ヒ\", \"シ\", \"と\", \"ハ\", \"゚\", \"ひ\"]",
|
9480 |
+
"reversible": false
|
9481 |
+
},
|
9482 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/ko": {
|
9483 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9484 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9485 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9486 |
+
"_n_bytes": 1524839,
|
9487 |
+
"_n_tokens": 457492,
|
9488 |
+
"_n_chars": 655190,
|
9489 |
+
"_n_oov_chars": 25,
|
9490 |
+
"oov_ratio": 3.815687052610693e-05,
|
9491 |
+
"_oov_charset": "[\"金\", \"立\", \"理\", \"龍\", \"良\", \"梁\", \"陸\", \"樂\", \"靈\", \"女\", \"識\", \"樂\", \"流\", \"累\", \"不\"]",
|
9492 |
+
"reversible": false
|
9493 |
+
},
|
9494 |
+
"Qwen/Qwen1.5-14B @ cc100/zh-Hans": {
|
9495 |
+
"tokenizer": "<a target=\"_blank\" href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B\" style=\"color: var(--link-text-color); text-decoration: underline;text-decoration-style: dotted;\">Qwen1.5-14B</a>",
|
9496 |
+
"organization": "Alibaba",
|
9497 |
+
"vocab_size": 151646,
|
9498 |
+
"_n_bytes": 2633047,
|
9499 |
+
"_n_tokens": 589211,
|
9500 |
+
"_n_chars": 927311,
|
9501 |
+
"_n_oov_chars": 0,
|
9502 |
+
"oov_ratio": 0.0,
|
9503 |
+
"_oov_charset": "[]",
|
9504 |
+
"reversible": true
|
9505 |
}
|
9506 |
}
|
vocab.py
CHANGED
@@ -230,8 +230,8 @@ _all_tokenizer_config = [
|
|
230 |
TokenizerConfig("cyberagent/open-calm-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CyberAgent"), # GPTNeoXTokenizer
|
231 |
TokenizerConfig("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ABEJA"),
|
232 |
TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-14B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), # 15万,速度有点慢
|
233 |
-
TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-110B
|
234 |
-
TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-1.8B
|
235 |
TokenizerConfig("HuggingFaceH4/starchat-alpha", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"),
|
236 |
|
237 |
####### google/sentencepiece tokenizer:
|
|
|
230 |
TokenizerConfig("cyberagent/open-calm-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CyberAgent"), # GPTNeoXTokenizer
|
231 |
TokenizerConfig("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ABEJA"),
|
232 |
TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-14B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), # 15万,速度有点慢
|
233 |
+
TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-110B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"),
|
234 |
+
TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-1.8B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"),
|
235 |
TokenizerConfig("HuggingFaceH4/starchat-alpha", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"),
|
236 |
|
237 |
####### google/sentencepiece tokenizer:
|