XLNET 言語モデルをゼロからトレーニングしたいと考えています。まず、トークナイザーを次のようにトレーニングしました。
from tokenizers import ByteLevelBPETokenizer
# Initialize a tokenizer
tokenizer = ByteLevelBPETokenizer()
# Customize training
tokenizer.train(files='data.txt', min_frequency=2, special_tokens=[ #defualt vocab size
"<s>",
"<pad>",
"</s>",
"<unk>",
"<mask>",
])
tokenizer.save_model("tokenizer model")
最後に、指定されたディレクトリに 2 つのファイルを作成します。
merges.txt
vocab.json
モデルに次の構成を定義しました。
from transformers import XLNetConfig, XLNetModel
config = XLNetConfig()
ここで、トランスフォーマーでトークナイザーを再作成したいと思います。
from transformers import XLNetTokenizerFast
tokenizer = XLNetTokenizerFast.from_pretrained("tokenizer model")
ただし、次のエラーが表示されます。
File "dfgd.py", line 8, in <module>
tokenizer = XLNetTokenizerFast.from_pretrained("tokenizer model")
File "C:\Users\DSP\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 1777, in from_pretrained
raise EnvironmentError(msg)
OSError: Can't load tokenizer for 'tokenizer model'. Make sure that:
- 'tokenizer model' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models'
- or 'tokenizer model' is the correct path to a directory containing relevant tokenizer files
私は何をすべきか?