网站解析一般什么时候cfa三级和一二级关系大吗

前言

最近一直在学习多模态大模型相关内容，特别是图像CV与语言LLM模型融合方法，如llama-1.5、blip、meta-transformer、glm等大模型。其语言模型的中文和英文句子如何编码成计算机识别符号，使我困惑。我查阅资料，也发现很少有博客全面说明。为此，我以该博客记录其整过过程，并附有对应代码供读者参考。

处理语言模型需要将英文或中文等字符表示成模型能识别的符号，为此不同模型会按照某些方法表示，但不同模型转计算机能识别思路是一致的。

一、Bert的vocab.txt内容查看

来源tokenization.py文件内容。

PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = {'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt",'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt",'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt",'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased-vocab.txt",'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased-vocab.txt",'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased-vocab.txt",'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt",
}

vocab.txt内容：

上图是我截取vocab.txt的内容，基本很多有的符号/数字/运算符/中文/字母/单词等均在该txt文件夹中。

二、BERT模型转换方法(vocab.txt)

加入有2句话，分别为text01与text02(如下)，他们会转换vocab.txt中已有的单词形式。其中需要留意：’##符号连接长单词在vocab.txt部件方式，如embeddings表示为['em','##bed','##ding','s']。同时，vocab.txt不存在单词部件会化成最小组件，单个字母(vocab.txt最小部件是字母)。
代码如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('../voccab.txt')text01 = "Here is the sentence I want embeddings for."
text02 = "wish for world peace."
marked_text = "[CLS] " + text01 + " [SEP] " + text02 + " [SEP]"
print('marked_text = ', marked_text)tokenized_text = tokenizer.tokenize(marked_text)
print('tokenized_text = ', tokenized_text)indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)for tup in zip(tokenized_text, indexed_tokens):print("tup = ", tup)

marked_text是将句子使用符号分开表示其句子含义；
tokenized_text表示将句子化成vocab.txt文件提供的部件，其中##bed有单独表示；
tup = (‘[CLS]’, 101)后的内容表示其符号对应的索引。
其结果如下：

marked_text =  [CLS] Here is the sentence I want embeddings for. [SEP] wish for world peace. [SEP]
tokenized_text =  ['[CLS]', 'here', 'is', 'the', 'sentence', 'i', 'want', 'em', '##bed', '##ding', '##s', 'for', '.', '[SEP]', 'wish', 'for', 'world', 'peace', '.', '[SEP]']tup =  ('[CLS]', 101)
tup =  ('here', 2182)
tup =  ('is', 2003)
tup =  ('the', 1996)
tup =  ('sentence', 6251)
tup =  ('i', 1045)
tup =  ('want', 2215)
tup =  ('em', 7861)
tup =  ('##bed', 8270)
tup =  ('##ding', 4667)
tup =  ('##s', 2015)
tup =  ('for', 2005)
tup =  ('.', 1012)
tup =  ('[SEP]', 102)
tup =  ('wish', 4299)
tup =  ('for', 2005)
tup =  ('world', 2088)
tup =  ('peace', 3521)
tup =  ('.', 1012)
tup =  ('[SEP]', 102)

总结：最终词汇等内容转为对应的索引数字表达。

三、vocab内容与模型转换对比

从图中可知，vocab的索引值总比模型给出索引值小1，这是因为模型从0开始索引，而vocab展示内容从1开始，因此相差1。

再次强调：模型对词汇编码实际为人为给出对应表(如：vocab.txt)所对应的索引，用索引值替换词语。

四、中文编码

以上内容已全部告知读者，模型如何编码句子。而该部分内容是拓展，使用中文编码，查看其结果。
代码如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('../voccab.txt')
text01 = "the sentence I want embeddings for."
text02 = "愿世界和平。"
marked_text = "[CLS] " + text01 + " [SEP] " + text02 + " [SEP]"
print('marked_text = ', marked_text)
tokenized_text = tokenizer.tokenize(marked_text)
print('tokenized_text = ', tokenized_text)
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)
for tup in zip(tokenized_text, indexed_tokens):print("tup = ", tup)

结果如下：

marked_text =  [CLS] the sentence I want embeddings for. [SEP] 愿世界和平。 [SEP]
tokenized_text =  ['[CLS]', 'the', 'sentence', 'i', 'want', 'em', '##bed', '##ding', '##s', 'for', '.', '[SEP]', '[UNK]', '世', '[UNK]', '和', '平', '。', '[SEP]']
tup =  ('[CLS]', 101)
tup =  ('the', 1996)
tup =  ('sentence', 6251)
tup =  ('i', 1045)
tup =  ('want', 2215)
tup =  ('em', 7861)
tup =  ('##bed', 8270)
tup =  ('##ding', 4667)
tup =  ('##s', 2015)
tup =  ('for', 2005)
tup =  ('.', 1012)
tup =  ('[SEP]', 102)
tup =  ('[UNK]', 100)
tup =  ('世', 1745)
tup =  ('[UNK]', 100)
tup =  ('和', 1796)
tup =  ('平', 1839)
tup =  ('。', 1636)
tup =  ('[SEP]', 102)

图显示：

可发现，和上面英文句子编码是一样的。

总结

一句话，模型是根据提供对应表，将中/英文句子或符号编译成对应索引，被计算识别。