这些文件包含了深度学习模型的各种配置和权重信息,适用于不同的框架和用途。下面是每个文件的介绍:
config.json:
- 用途:包含模型的配置参数,例如层数、隐藏层大小、注意力头数量等。这个文件是加载和初始化模型时所需的配置文件。
flax_model.msgpack:
- 格式:Msgpack
- 框架:Flax (JAX)
- 用途:Flax框架中的模型权重文件。
merges.txt:
- 用途:包含Byte Pair Encoding (BPE)的词汇表合并规则,与tokenizer一起使用,用于文本的分词和编码。
model.safetensors:
- 格式:SafeTensors
- 用途:一种安全且高效的序列化格式,用于存储和加载深度学习模型的权重。可以在多个框架中使用。
pytorch_model.bin:
- 格式:二进制文件
- 框架:PyTorch
- 用途:PyTorch框架中的模型权重文件。
rust_model.ot:
- 格式:ONNX (Open Neural Network Exchange)
- 框架:Rust
- 用途:Rust框架中的ONNX模型文件。
special_tokens_map.json:
- 用途:包含特殊token(如padding、开始、结束token等)的映射信息,通常用于tokenizer配置。
tf_model.h5:
- 格式:HDF5
- 框架:TensorFlow
- 用途:TensorFlow框架中的模型权重文件。
tokenizer_config.json:
- 用途:包含tokenizer的配置参数,例如模型类型、词汇表大小、特殊token等信息,用于初始化和配置tokenizer。
vocab.json:
- 用途:包含模型使用的词汇表,将单词或字符映射到对应的token ID,通常与tokenizer一起使用。
这些文件共同构成了一个完整的深度学习模型的配置和权重,可以在不同的框架中加载和使用这个模型。
special_tokens_map.json 文件的用途如下:
用途:包含特殊token的映射信息,这些token在自然语言处理任务中有特殊作用。常见的特殊token包括:
- [PAD] (padding token):用于填充批处理中的短序列,使它们与最长序列对齐。
- [CLS] (classification token):通常用于句子分类任务的句子开头。
- [SEP] (separator token):用于分隔两个不同的句子,常见于句子对任务。
- [MASK] (masking token):用于掩盖语言模型任务中的单词。
这个文件是tokenizer配置的一部分,定义了这些特殊token的ID及其在文本处理中的具体作用。加载模型时,tokenizer会根据这个文件正确处理这些特殊token。