diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes index a6344aac8c09253b3b630fb776ae94478aa0275b..5a294e524c74b8539e0ba2100e3dfc210e455059 100644 --- a/.gitattributes +++ b/.gitattributes @@ -1,35 +1,37 @@ -*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text -*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +stats/iter_vocab/*.jsonl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +stats/compression_rate/*.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff --git a/README.2.md b/README.2.md deleted file mode 100644 index 8e42829e8ab1d7993aa04ee74db74252c68d6a4b..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/README.2.md +++ /dev/null @@ -1,136 +0,0 @@ - -https://arxiv.org/abs/2308.16692 SpeechTokenizer - -对于OpenAI的模型而言，英文的Token效率是中文的8-12倍， -之前三百字中文以上时Turbo 3.5 16k就会出现逻辑颠倒问题，提示词换成英文后该问题没有出现过。 - -## 词典构建 - -bert词典 -gpt词典 -gpt-neox词典 - -## encode - - -## decode - -bert词典有个特殊字符 # - -gpt-neox词典呢？ - - _开头表示空格或句首 - - -## 关于分词粒度 - - -## ss - - - -bert-chinese vocab_size: 21128 -bert-en -clue -glm -chatglm -bloom - - -## 最小词典 - -mobilenet - - -## ss - - -## bert - -``` -[PAD] -... -[unused99] -[UNK] -[CLS] -[SEP] -[MASK] - - -! -... - -big -##ut -ftp -carol -##vi -``` - - -## @@ - -https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/tests/test_noising.py#L37 - -``` -"he@@", "llo", "n@@", "ew", "y@@", "or@@", "k" -``` - -跟BERT类似，只不过BERT是词后缀，这里是词前缀。 - -这种应该是 https://github.com/rsennrich/subword-nmt - - -## GPT2 - -词典见：https://huggingface.co/gpt2/raw/main/vocab.json - - -``` -['What', "'s", 'Ġup', 'Ġwith', 'Ġthe', 'Ġtoken', 'izer', '?'] -``` -跟BERT不同，BERT用特殊符号表示 “连接”，GPT2用特殊符号表示 “空格”。 - -详见 gpt2/README.md - -- 功能符号： `<|endoftext|>` 表示换行。tab？ 空格？ -- 很多数字独立编码，几乎上千个。 - -- 类似的还有：moss - - -### Ġ是什么 - -It's a feature of byte-level BPE(an encoded space character). -Ġ 表示空格，有的版本用Ä代替Ġ。 - - -```sh -What's up with the tokenizer? -# BPE后 -['What', "'s", 'Ġup', 'Ġwith', 'Ġthe', 'Ġtoken', 'izer', '?'] -# 经过vocab.json编码后 -[ 2061, 338, 510, 351, 262, 11241, 7509, 30] -# 经过dict.txt编码后（fairseq特有） -[ 其他数字 ] -``` -<> -疑问：up会加Ġ，为什么what不加Ġ，因为有个pre - -- https://github.com/pytorch/fairseq/issues/1716 -- https://github.com/huggingface/transformers/issues/1083 - - -## 空格、tab、换行 - - - - - -## reversible and lossless - -It's reversible and lossless, so you can convert tokens back into the original text - - -## diff - - diff --git a/README.md b/README.md index 77524255beb48f0fffc124c3622438c141f57a09..3b5d14775414e772f9e2863df0476c043f434b83 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,15 +1,17 @@ ---- -title: Tokenizer Arena -emoji: 📚 -colorFrom: red -colorTo: gray -sdk: gradio -sdk_version: 4.31.4 -app_file: app.py -pinned: false -datasets: - - cc100 ---- - - -Please visit our GitHub repo for more information: https://github.com/xu-song/tokenizer-arena +--- +title: Tokenizer Arena +emoji: ⚔ +colorFrom: red +colorTo: gray +sdk: gradio +sdk_version: 4.32.2 +app_file: app.py +pinned: false +datasets: + - cc100 +--- + + + + +Please visit our GitHub repo for more information: https://github.com/xu-song/tokenizer-arena diff --git a/app.py b/app.py index 497d27e2b2ceebad603d0e2f6183bc63e36f50b8..5400855372dbf72624af91516f62982a5197889c 100644 --- a/app.py +++ b/app.py @@ -1,24 +1,39 @@ -import os -from playground_app import demo as playground_tab -from compression_app import demo as compression_tab -from character_app import demo as character_tab -from patcher.gr_interface import TabbedInterface -from huggingface_hub import login - -auth_token = os.environ.get('HF_TOKEN', None) -if auth_token: - login(token=auth_token) - - -# 编码速度，解码速度，字符分类(zh、num等，支持正则)，支持的语言，。 -demo = TabbedInterface( - [playground_tab, compression_tab, character_tab], - [" ⚔️ Playground", "🏆 Compression Leaderboard", "📊 Character Statistics"], - title='
Tokenizer Arena ⚔️
', - css="css/style.css" -) - -demo.load(js=open("js/onload.js", "r", encoding="utf-8").read()) - -if __name__ == "__main__": - demo.queue(max_size=1024, default_concurrency_limit=80).launch() +"""Gradio app to showcase the LLM tokenization.""" + +import os +import gradio as gr +from huggingface_hub import login +from playground_app import demo as playground_tab +from compression_app import demo as compression_tab +from character_app import demo as character_tab + +auth_token = os.environ.get('HF_TOKEN', None) +if auth_token: + login(token=auth_token) + + +title = '
Tokenizer Arena ⚔️
' +interface_list = [playground_tab, compression_tab, character_tab] +tab_names = [" ⚔️ Playground", "🏆 Compression Leaderboard", "📊 Character Statistics"] + +with gr.Blocks(css="css/style.css", js="js/onload.js") as demo: + gr.HTML( + f"

{title}

" + ) + with gr.Tabs(): + for interface, tab_name in zip(interface_list, tab_names): + with gr.Tab(label=tab_name): + interface.render() + + model_name = gr.Textbox( + placeholder="🔍 Add tokenizer from Hugging Face (e.g. Xenova/gpt-4o) and press ENTER...", + show_label=False, + ) + + model_name.submit() + +# demo.load(js=open("js/onload.js", "r", encoding="utf-8").read()) + +if __name__ == "__main__": + demo.launch() + # demo.queue(max_size=1024, default_concurrency_limit=80).launch() diff --git a/character_app.py b/character_app.py index c95f44448ccf0cbe928807922d4e7d3f927bfd0e..fd41d6711074b9c465571a86b1df8ce6698e4d15 100644 --- a/character_app.py +++ b/character_app.py @@ -1,79 +1,83 @@ -import gradio as gr -from character_util import get_character_table, default_columns - -all_columns = [ - ("digit", "digit"), - ("space", "space"), - ("lang-chinese", 'zh'), - ("lang-korea", 'ko'), - ("lang-japanese", 'ja'), - # ("byte", "byte"), - # ("oov", "oov") -] - - -# columns = ["lang-zh", "lang-korea", "lang-japanese", "number", "space", "bytes", "oov"] - -abbr2name = {column[1]: column[0].split('-')[-1] for column in all_columns} - - -def get_column_info(columns): - markdown = "" - for column in columns: - markdown += f"- `num({column})`: num of tokens containing {abbr2name[column]} characters\n" \ - f"- `len({column})`: `min,median,max` length of tokens containing {abbr2name[column]} characters\n" - return markdown - - -with gr.Blocks() as demo: - gr.Markdown("## 🛠️ Setting") # ⚙ - with gr.Accordion("Please select the type of character you want to count.", open=True): - # file size 💽 🖴, tokens 🧮 - with gr.Row(): - with gr.Column(): - columns = gr.Checkboxgroup( - all_columns, - value=default_columns, - label="character type", - # info="" - ) - gr.Markdown( - "To count other types of characters, you can modify [character_util.py]" - "(https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/blob/main/character_util.py). " - ) - column_info = gr.Markdown( - get_column_info(default_columns) - ) - - gr.Markdown("## 📊 Character Statistics") - search_bar = gr.Textbox( - placeholder="🔍 Search by tokenizer or organization (e.g., 'llama', 'openai') and press ENTER...", - show_label=False, - elem_id="search-bar", - ) - compress_rate_table = gr.Dataframe(datatype="html", wrap=True) - - search_bar.submit( - get_character_table, - inputs=[search_bar, columns], - outputs=compress_rate_table - ) - columns.change( - get_character_table, - inputs=[search_bar, columns], - outputs=compress_rate_table - ) - columns.change( - get_column_info, - inputs=[columns], - outputs=column_info - ) - - demo.load( - get_character_table, - inputs=[search_bar, columns], - outputs=compress_rate_table - ) - - if __name__ == "__main__": - demo.launch() +""" +## +""" + +import gradio as gr +from character_util import get_character_table, default_columns + +all_columns = [ + ("digit", "digit"), + ("space", "space"), + ("lang-chinese", 'zh'), + ("lang-korea", 'ko'), + ("lang-japanese", 'ja'), + # ("byte", "byte"), + # ("oov", "oov") +] + + +# columns = ["lang-zh", "lang-korea", "lang-japanese", "number", "space", "bytes", "oov"] + +abbr2name = {column[1]: column[0].split('-')[-1] for column in all_columns} + + +def get_column_info(columns): + markdown = "" + for column in columns: + markdown += f"- `num({column})`: num of tokens containing {abbr2name[column]} characters\n" \ + f"- `len({column})`: `min,median,max` length of tokens containing {abbr2name[column]} characters\n" + return markdown + + +with gr.Blocks() as demo: + gr.Markdown("## 🛠️ Setting") # ⚙ + with gr.Accordion("Please select the type of character you want to count.", open=True): + # file size 💽 🖴, tokens 🧮 + with gr.Row(): + with gr.Column(): + columns = gr.Checkboxgroup( + all_columns, + value=default_columns, + label="character type", + # info="" + ) + gr.Markdown( + "To count other types of characters, you can modify [lang_util.py]" + "(https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/blob/main/utils/lang_util.py). " + ) + column_info = gr.Markdown( + get_column_info(default_columns) + ) + + gr.Markdown("## 📊 Character Statistics") + search_bar = gr.Textbox( + placeholder="🔍 Search by tokenizer or organization (e.g., 'llama', 'openai') and press ENTER...", + show_label=False, + elem_id="search-bar", + ) + compress_rate_table = gr.Dataframe(datatype="html", wrap=True) + + search_bar.submit( + get_character_table, + inputs=[search_bar, columns], + outputs=compress_rate_table + ) + columns.change( + get_character_table, + inputs=[search_bar, columns], + outputs=compress_rate_table + ) + columns.change( + get_column_info, + inputs=[columns], + outputs=column_info + ) + + demo.load( + get_character_table, + inputs=[search_bar, columns], + outputs=compress_rate_table + ) + + if __name__ == "__main__": + demo.launch() diff --git a/character_util.py b/character_util.py index 20746594f12a5ae99fb262bdd2b6d584ed486c98..7f018fb074bf0a346d0bec0e5d3b735adaa6277c 100644 --- a/character_util.py +++ b/character_util.py @@ -1,216 +1,216 @@ -""" -TODO: -1. add more language -2. check space count of bert -3. add token_impl -4. -""" -import os -import json -import numpy as np -import pandas as pd -from collections import Counter, defaultdict -from vocab import tokenizer_factory -from typing import Optional, Union, Literal -from utils.log_util import logger -from utils.text_util import contains_digit, get_space_count -from utils.lang_util import detect_language, language_ranges - -CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) - -default_columns = ["digit", "zh"] - -def _to_unicode(text): - return ''.join(r'\u{:04X}'.format(ord(chr)) for chr in text) - - -def _get_coding_length(tokenizer, vocab, filter=None): - """ - oov character may be tokenized into more than one token. - """ - all_length = [] - for word in vocab: - if len(word) > 1: - continue - if filter is not None and filter(word): - continue - try: - tokens = tokenizer.encode(word) - except Exception as e: - print(e) - - all_length.append(len(tokens)) - # if len(tokens.ids) > 1: - # if len(tokens) > 3: - # print(word, tokens) - - dist_length = Counter(all_length) - mean_length = round(sum(all_length) / len(all_length), 2) - return dist_length, mean_length - - -cache = {} - - -def _dist(token_lens): - """ - :param token_lens: - :return: min,median,max of token_lens - """ - if not token_lens: - return "-" - return f"{min(token_lens)},{round(np.median(token_lens))},{max(token_lens)}" - - -def iter_vocab( - tokenizer_name: str, - from_cache: bool = True, - cache_dir: str = "stats", -) -> Union[pd.DataFrame, dict]: - """ - :param tokenizer_name: - :param from_cache: - :param cache_dir: - :return: - """ - tokenizer_config = tokenizer_factory.get_tokenizer_config(tokenizer_name) - - cache_dir = os.path.join(CURRENT_DIR, cache_dir) - os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True) - - # load from cache - cache_path = os.path.join(cache_dir, "character_stats.json") - if not cache and os.path.exists(cache_path): - with open(cache_path, "r", encoding="utf-8") as f_tmp: - cache.update(json.load(f_tmp)) - if from_cache and tokenizer_name in cache: - # logger.info(f"load {tokenizer_config.name_or_path} from cache") - return cache[tokenizer_name] - - tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) - - tokens_by_lang = {lang[1]: [] for lang in language_ranges.keys()} - digit_tokens = [] - space_tokens = [] - byte_tokens = [] - - buffer = [] - for token_id in range(tokenizer.vocab_size): - # for token_id in tokenizer.get_vocab(): - # for token_id in range(len(tokenizer)): - decode_str = tokenizer.decode([token_id], skip_special_tokens=False) - token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([token_id], skip_special_tokens=False)[0] - tags = [] - if token is None: # 有些词典有空的id（不连续） - continue - if isinstance(token, bytes): - token = token.decode("utf-8", errors="ignore") - - if hasattr(tokenizer, "sp_model"): # 基于 sentencepiece 包 - if tokenizer.sp_model.is_byte(token_id): - tags.append("is_byte") - byte_tokens.append(token) - - language_tags = detect_language(decode_str) - for language in language_tags: - tokens_by_lang[language[1]].append(decode_str) - - if contains_digit(decode_str): - tags.append("digit") - digit_tokens.append(decode_str) - - space_count = get_space_count(decode_str) - if space_count > 0: - space_tokens.append(decode_str) - - buffer.append(json.dumps( - { - "id": token_id, - "token": token, - "token_decode": decode_str, - "token_dumps": json.dumps(token), - "token_unicode": _to_unicode(token), - "token_len": len(decode_str), - }, - ensure_ascii=False) + "\n") - - result = { - "tokenizer": tokenizer_factory.get_name_with_hyperlink(tokenizer_name), - "organization": tokenizer_config.org, - # "impl": str(tokenizer.__class__), - # "vocab_size-": tokenizer.vocab_size, # vocab_size_without_added_token - "vocab_size": len(tokenizer), - - # "中文汉字编码长度均值": mean_length, # 不用统计，因为字典包含中文字符多，一般就意味着 中文汉字编码长度短。 - # "中文汉字编码长度分布": json.dumps(dist_length), - - "num(digit)": len(digit_tokens), - "len(digit)": _dist([len(token) for token in digit_tokens]), - "num(space)": len(space_tokens), - "len(space)": _dist([len(token) for token in space_tokens]), - - # "num(byte)": len(byte_tokens) - } - - for lang, tokens in tokens_by_lang.items(): - result[f"num({lang})"] = len(tokens) - result["len(" + lang + ")"] = _dist([len(token) for token in tokens]) - - out_path = os.path.join(cache_dir, f"iter_vocab/{tokenizer_name.replace('/', '_')}.vocab.jsonl") - with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f_out: - for line in buffer: - f_out.write(line) - len_before = len(cache) - cache[tokenizer_name] = result - len_after = len(cache) - logger.info(f"saving {tokenizer_name} to memory and file cache: {len_before}->{len_after}") - with open(cache_path, "w", encoding="utf-8") as f_out: - f_out.write(json.dumps(cache, ensure_ascii=False, indent=2)) - return result - - -def to_dataframe(stats, columns): - table = [] - for stat in stats.values(): - filtered_stat = {} - for k, v in stat.items(): - if not k.startswith("num") and not k.startswith("len"): - filtered_stat[k] = v - if any(column in k for column in columns): - k = k.replace("ja-kana", "kana") - filtered_stat[k] = v - table.append(filtered_stat) - df = pd.DataFrame(table) - return df - - -def get_character_table( - tokenizer_filter: Optional[str] = None, - columns: Optional[list] = None, - return_type: Optional[Literal["dict", "dataframe"]] = "dataframe" -) -> Union[pd.DataFrame, dict]: - """ - """ - logger.info(f"columns: {columns}, tokenizer_filter: {tokenizer_filter}") - stats = {} - if columns is None: - columns = default_columns - if tokenizer_filter is not None: - tokenizer_names = [tokenizer_config.name_or_path for tokenizer_config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs - if tokenizer_filter.lower() in tokenizer_config.name_or_path.lower()] - else: - tokenizer_names = tokenizer_factory.all_tokenizer_names - - for tokenizer_name in tokenizer_names: - stat = iter_vocab(tokenizer_name) - stats[tokenizer_name] = stat - - if return_type == "dataframe": - stats = to_dataframe(stats, columns) - return stats - - -if __name__ == "__main__": - # aa = get_character_table(tokenizer_filter="baichuan") - df = get_character_table() - logger.info(f"\n{df.to_markdown(index=False)}") +""" +TODO: +1. add more language +2. check space count of bert +3. add token_impl +4. +""" +import os +import json +import numpy as np +import pandas as pd +from collections import Counter, defaultdict +from vocab import tokenizer_factory +from typing import Optional, Union, Literal +from utils.log_util import logger +from utils.text_util import contains_digit, get_space_count +from utils.lang_util import detect_language_by_unicode, language_ranges + +CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + +default_columns = ["digit", "zh"] + +def _to_unicode(text): + return ''.join(r'\u{:04X}'.format(ord(chr)) for chr in text) + + +def _get_coding_length(tokenizer, vocab, filter=None): + """ + oov character may be tokenized into more than one token. + """ + all_length = [] + for word in vocab: + if len(word) > 1: + continue + if filter is not None and filter(word): + continue + try: + tokens = tokenizer.encode(word) + except Exception as e: + print(e) + + all_length.append(len(tokens)) + # if len(tokens.ids) > 1: + # if len(tokens) > 3: + # print(word, tokens) + + dist_length = Counter(all_length) + mean_length = round(sum(all_length) / len(all_length), 2) + return dist_length, mean_length + + +cache = {} + + +def _dist(token_lens): + """ + :param token_lens: + :return: min,median,max of token_lens + """ + if not token_lens: + return "-" + return f"{min(token_lens)},{round(np.median(token_lens))},{max(token_lens)}" + + +def iter_vocab( + tokenizer_name: str, + from_cache: bool = True, + cache_dir: str = "stats", +) -> Union[pd.DataFrame, dict]: + """ + :param tokenizer_name: + :param from_cache: + :param cache_dir: + :return: + """ + tokenizer_config = tokenizer_factory.get_tokenizer_config(tokenizer_name) + + cache_dir = os.path.join(CURRENT_DIR, cache_dir) + os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True) + + # load from cache + cache_path = os.path.join(cache_dir, "character_stats.json") + if not cache and os.path.exists(cache_path): + with open(cache_path, "r", encoding="utf-8") as f_tmp: + cache.update(json.load(f_tmp)) + if from_cache and tokenizer_name in cache: + # logger.info(f"load {tokenizer_config.name_or_path} from cache") + return cache[tokenizer_name] + + tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) + + tokens_by_lang = {lang[1]: [] for lang in language_ranges.keys()} + digit_tokens = [] + space_tokens = [] + byte_tokens = [] + + buffer = [] + for token_id in range(tokenizer.vocab_size): + # for token_id in tokenizer.get_vocab(): + # for token_id in range(len(tokenizer)): + decode_str = tokenizer.decode([token_id], skip_special_tokens=False) + token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([token_id], skip_special_tokens=False)[0] + tags = [] + if token is None: # 有些词典有空的id（不连续） + continue + if isinstance(token, bytes): + token = token.decode("utf-8", errors="ignore") + + if hasattr(tokenizer, "sp_model"): # 基于 sentencepiece 包 + if tokenizer.sp_model.is_byte(token_id): + tags.append("is_byte") + byte_tokens.append(token) + + language_tags = detect_language_by_unicode(decode_str) + for language in language_tags: + tokens_by_lang[language[1]].append(decode_str) + + if contains_digit(decode_str): + tags.append("digit") + digit_tokens.append(decode_str) + + space_count = get_space_count(decode_str) + if space_count > 0: + space_tokens.append(decode_str) + + buffer.append(json.dumps( + { + "id": token_id, + "token": token, + "token_decode": decode_str, + "token_dumps": json.dumps(token), + "token_unicode": _to_unicode(token), + "token_len": len(decode_str), + }, + ensure_ascii=False) + "\n") + + result = { + "tokenizer": tokenizer_factory.get_name_with_hyperlink(tokenizer_name), + "organization": tokenizer_config.org, + # "impl": str(tokenizer.__class__), + # "vocab_size-": tokenizer.vocab_size, # vocab_size_without_added_token + "vocab_size": len(tokenizer), + + # "中文汉字编码长度均值": mean_length, # 不用统计，因为字典包含中文字符多，一般就意味着 中文汉字编码长度短。 + # "中文汉字编码长度分布": json.dumps(dist_length), + + "num(digit)": len(digit_tokens), + "len(digit)": _dist([len(token) for token in digit_tokens]), + "num(space)": len(space_tokens), + "len(space)": _dist([len(token) for token in space_tokens]), + + # "num(byte)": len(byte_tokens) + } + + for lang, tokens in tokens_by_lang.items(): + result[f"num({lang})"] = len(tokens) + result["len(" + lang + ")"] = _dist([len(token) for token in tokens]) + + out_path = os.path.join(cache_dir, f"iter_vocab/{tokenizer_name.replace('/', '_')}.vocab.jsonl") + with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f_out: + for line in buffer: + f_out.write(line) + len_before = len(cache) + cache[tokenizer_name] = result + len_after = len(cache) + logger.info(f"saving {tokenizer_name} to memory and file cache: {len_before}->{len_after}") + with open(cache_path, "w", encoding="utf-8") as f_out: + f_out.write(json.dumps(cache, ensure_ascii=False, indent=2)) + return result + + +def to_dataframe(stats, columns): + table = [] + for stat in stats.values(): + filtered_stat = {} + for k, v in stat.items(): + if not k.startswith("num") and not k.startswith("len"): + filtered_stat[k] = v + if any(column in k for column in columns): + k = k.replace("ja-kana", "kana") + filtered_stat[k] = v + table.append(filtered_stat) + df = pd.DataFrame(table) + return df + + +def get_character_table( + tokenizer_filter: Optional[str] = None, + columns: Optional[list] = None, + return_type: Optional[Literal["dict", "dataframe"]] = "dataframe" +) -> Union[pd.DataFrame, dict]: + """ + """ + logger.info(f"columns: {columns}, tokenizer_filter: {tokenizer_filter}") + stats = {} + if columns is None: + columns = default_columns + if tokenizer_filter is not None: + tokenizer_names = [tokenizer_config.name_or_path for tokenizer_config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs + if tokenizer_filter.lower() in tokenizer_config.name_or_path.lower()] + else: + tokenizer_names = tokenizer_factory.all_tokenizer_names + + for tokenizer_name in tokenizer_names: + stat = iter_vocab(tokenizer_name) + stats[tokenizer_name] = stat + + if return_type == "dataframe": + stats = to_dataframe(stats, columns) + return stats + + +if __name__ == "__main__": + # aa = get_character_table(tokenizer_filter="baichuan") + df = get_character_table() + logger.info(f"\n{df.to_markdown(index=False)}") diff --git a/compression_app.py b/compression_app.py index 7983008574b59bee6ccfc9f7b6ecfafbd5a3776b..0f1b531779ef8a259ce743af51a503f719f3572c 100644 --- a/compression_app.py +++ b/compression_app.py @@ -1,130 +1,187 @@ -""" -TODO: -- 统计 tokenizer_impl -- 统计 OOV -- 统计 reversal -- 增加 math，code -""" - -import gradio as gr -from compression_util import get_compression_leaderboard, common_corpuses - - -with gr.Blocks() as demo: - # gr.Markdown("## Convertor") - # with gr.Accordion("Convertor", open=False): - # gr.Markdown("Tokenize {} corpus") - # with gr.Row(elem_classes="no-border"): - # gr.Button("File Size", min_width=50) - # file_size = gr.Textbox( - # show_label=False, - # min_width=50, - # # elem_classes="textbox-as-text" - # ) - # gr.Dropdown( - # choices=['MB', 'GB', 'TB'], - # show_label=False, - # min_width=15, - # # elem_classes="textbox-as-text" - # ) - # # gr.Markdown('

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') - # # gr.HTML('

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') - # gr.Button( - # "≈", - # min_width=10, - # elem_classes="button-white h2-font" - # - # ) - # - # gr.Button( - # "Tokens", - # min_width=50 - # ) - # gr.Textbox( - # show_label=False, - # min_width=50 - # ) - # gr.Dropdown( - # ['million', 'billion', 'trillion'], - # show_label=False, - # min_width=15, - # elem_classes="button-white" - # ) - - gr.Markdown("## 🛠️ Setting") # ⚙ - with gr.Accordion("Please select the corpus and measure of compression rate.", open=True): - # file size 💽 🖴, tokens 🧮 - # Total amount of disk used - with gr.Row(): - with gr.Column(): - compress_rate_corpus = gr.Dropdown( - common_corpuses, # , "code" - value=["cc100/en", "cc100/zh-Hans", "cc100/fr", "cc100/es"], - label="corpus", - multiselect=True - # info="" - ) - - # unit of file_size: gigabyte terabyte - # unit of token_num: million billion trillion - # The most common units of measurement include length (meter, inch, foot), weight (gram, kilogram, pound), volume (liter, gallon, milliliter), time (second, minute, hour) - compress_rate_unit = gr.Radio( - ["b_tokens/g_bytes", "t_tokens/t_bytes"], - value="b_tokens/g_bytes", - label="measure", # evaluation metric - ) - - gr.Markdown( - # "Note:\n\n" - "- `corpus`: tokenization is performed on the selected subsets of [cc100](https://huggingface.co/datasets/cc100) corpus.\n" - "- `b_tokens/g_bytes` measures how many billion tokens per gigabytes corpus.\n" - "- `t_tokens/t_bytes` measures how many trillion tokens per terabytes corpus.\n" - # "- `g_bytes/b_tokens` measures how many gigabytes corpus per billion tokens.\n" - # "- `t_bytes/t_tokens` measures how many terabytes corpus per trillion tokens.\n" - "- `char/token` measures how many chars per token on the tokenized corpus.\n" - "- `oov_ratio`: out-of-vocabulary ratio on the selected corpus, 👉 get [oov charset](https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/raw/main/stats/compression_rate.json)\n\n" - "You can reproduce this procedure with [compression_util.py](https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/blob/main/compression_util.py)." - ) - - gr.Markdown("## 🏆 Compression Rate Leaderboard") - search_bar = gr.Textbox( - placeholder="🔍 Search by tokenizer or organization (e.g., 'llama', 'openai') and press ENTER...", - show_label=False, - elem_id="search-bar", - ) - compress_rate_table = gr.Dataframe(datatype="html") - - # func call - compress_rate_corpus.change( - get_compression_leaderboard, - inputs=[compress_rate_corpus, compress_rate_unit, search_bar], - outputs=compress_rate_table - ) - compress_rate_unit.change( - get_compression_leaderboard, - inputs=[compress_rate_corpus, compress_rate_unit, search_bar], - outputs=compress_rate_table - ) - # file_size.change( - # get_all_compress_rate, - # outputs=compress_rate_table - # ) - - search_bar.submit( - get_compression_leaderboard, - inputs=[ - compress_rate_corpus, - compress_rate_unit, - search_bar, - ], - outputs=compress_rate_table - ) - - demo.load( - get_compression_leaderboard, - inputs=[compress_rate_corpus, compress_rate_unit], - outputs=compress_rate_table - ) - -if __name__ == "__main__": - demo.launch() +""" +TODO: +- 统计 tokenizer_impl +- 统计 OOV +- 统计 reversal +- 增加 math，code + + + +## balance + +- 高压缩率 VS vocab_size: + - 高压缩率，就意味着，编码后的token数少，那么 token长度 就会长，--> vocab_size 就会太大 +- 高压缩率 VS 无损 + - s +- OOV + - OOV 多，那么生成的 UNK 可能多(一个char 一个UNK) --> token 数目多 -> 压缩率低 + - OOV 多，那么生成的 UNK 可能少（） --> token 数目多 -> 压缩率低 + +""" + +import gradio as gr +from compression_util import get_compression_leaderboard, common_corpuses + + +# From the perspective of compression +# exactly reconstructed from compressed tokens +docs = """## 📖 What is a good tokenizer? + +From a compression perspective, a good tokenizer should be lossless, and keep high compression rate (less tokens). +The encoding and decoding process can be formulated as +```python + token_ids = tokenizer.encode(input_text) # compressed tokens + decoded_text = tokenizer.decode(token_ids) # reconstructed text +``` + +- **Lossless**
+Lossless tokenization preserves the exact original text, i.e. `decoded_text = input_text`. + + - Most lossy tokenizers get many out-of-vocabulary tokens. 👉 Check the [oov of bert-base-uncased](https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/raw/main/stats/google-bert.bert-base-casedcc100.zh-Hans.diff.json). + - Some other tokenizers have no oov, but still be lossy due to text normalization. For example qwen performs [unicode normalization](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v4.42.3/src/transformers/models/qwen2/tokenization_qwen2.py#L338), + which may bring some [slight difference](https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/raw/main/stats/compression_rate/Qwen.Qwen1.5-1.8B%20@%20cc100.ja.diff.jsonn) to the reconstructed text. + +- **Compression Rate**
+There are mainly two types of metric to represent the `input_text`: + - `byte-level`: the number of bytes in the given text + - `char-level`: the number of characters in the given text. + +To evaluate compression rate, simple metrics can be "how many bytes per token" or "how many chars per token".
+In this leaderboard, we adopt more frequently used metric: "how many billion tokens per gigabytes corpus" and "how many chars +per token", i.e. `b_tokens/g_bytes` and `char/token`. + + +💬 [Discussions is Welcome](https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/discussions) +""" + + + +# theme = gr.themes.Monochrome() +theme = gr.themes.Default() +# theme.set(accordion_text_weight=600) # 暂不支持 +with gr.Blocks(theme=theme) as demo: + # gr.Markdown("## Convertor") + # with gr.Accordion("Convertor", open=False): + # gr.Markdown("Tokenize {} corpus") + # with gr.Row(elem_classes="no-border"): + # gr.Button("File Size", min_width=50) + # file_size = gr.Textbox( + # show_label=False, + # min_width=50, + # # elem_classes="textbox-as-text" + # ) + # gr.Dropdown( + # choices=['MB', 'GB', 'TB'], + # show_label=False, + # min_width=15, + # # elem_classes="textbox-as-text" + # ) + # # gr.Markdown('

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') + # # gr.HTML('

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') + # gr.Button( + # "≈", + # min_width=10, + # elem_classes="button-white h2-font" + # + # ) + # + # gr.Button( + # "Tokens", + # min_width=50 + # ) + # gr.Textbox( + # show_label=False, + # min_width=50 + # ) + # gr.Dropdown( + # ['million', 'billion', 'trillion'], + # show_label=False, + # min_width=15, + # elem_classes="button-white" + # ) + + + + gr.Markdown(docs) + gr.Markdown("## 🛠️ Setting") # ⚙ + gr.Markdown("We perform tokenization on different corpus, and calculate the compression rate." + "") + with gr.Accordion("Please select the corpus and measure of compression rate.", open=True): + # file size 💽 🖴, tokens 🧮 + # Total amount of disk used + with gr.Row(): + with gr.Column(): + compress_rate_corpus = gr.Dropdown( + common_corpuses, # , "code" + value=["cc100/en", "cc100/zh-Hans", "cc100/fr", "cc100/es"], + label="corpus", + multiselect=True + # info="" + ) + + # unit of file_size: gigabyte terabyte + # unit of token_num: million billion trillion + # The most common units of measurement include length (meter, inch, foot), weight (gram, kilogram, pound), volume (liter, gallon, milliliter), time (second, minute, hour) + compress_rate_unit = gr.Radio( + ["b_tokens/g_bytes", "t_tokens/t_bytes"], + value="b_tokens/g_bytes", + label="measure", # evaluation metric + ) + + gr.Markdown( + # "Note:\n\n explanation" + # "Supported languages are (20): arabic (ar), bulgarian (bg), german (de), modern greek (el), english (en), spanish (es), french (fr), hindi (hi), italian (it), japanese (ja), dutch (nl), polish (pl), portuguese (pt), russian (ru), swahili (sw), thai (th), turkish (tr), urdu (ur), vietnamese (vi), and chinese (zh)." + # " arabic (ar), english (en), spanish (es), french (fr), italian (it), japanese (ja), portuguese (pt), russian (ru), and chinese (zh)." + "- `corpus`: tokenization is performed on the selected subsets of [cc100](https://huggingface.co/datasets/statmt/cc100) corpus.\n" + "- measure\n" + " - `b_tokens/g_bytes` measures how many billion tokens per gigabytes corpus.\n" + " - `t_tokens/t_bytes` measures how many trillion tokens per terabytes corpus.\n" + # "- `g_bytes/b_tokens` measures how many gigabytes corpus per billion tokens.\n" + # "- `t_bytes/t_tokens` measures how many terabytes corpus per trillion tokens.\n" + " - `char/token` measures how many chars per token on the tokenized corpus.\n" + " - `oov_ratio`: out-of-vocabulary ratio on the selected corpus, 👉 get [oov charset](https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/raw/main/stats/compression_rate.json)\n\n" + "You can reproduce this procedure with [compression_util.py](https://huggingface.co/spaces/eson/tokenizer-arena/blob/main/compression_util.py)." + ) + + gr.Markdown("## 🏆 Compression Rate Leaderboard") + search_bar = gr.Textbox( + placeholder="🔍 Search by tokenizer or organization (e.g., 'llama', 'openai') and press ENTER...", + show_label=False, + elem_id="search-bar", + ) + compress_rate_table = gr.Dataframe(datatype="html") + + # func call + compress_rate_corpus.change( + get_compression_leaderboard, + inputs=[compress_rate_corpus, compress_rate_unit, search_bar], + outputs=compress_rate_table + ) + compress_rate_unit.change( + get_compression_leaderboard, + inputs=[compress_rate_corpus, compress_rate_unit, search_bar], + outputs=compress_rate_table + ) + # file_size.change( + # get_all_compress_rate, + # outputs=compress_rate_table + # ) + + search_bar.submit( + get_compression_leaderboard, + inputs=[ + compress_rate_corpus, + compress_rate_unit, + search_bar, + ], + outputs=compress_rate_table + ) + + demo.load( + get_compression_leaderboard, + inputs=[compress_rate_corpus, compress_rate_unit], + outputs=compress_rate_table + ) + +if __name__ == "__main__": + demo.launch() diff --git a/compression_util.py b/compression_util.py index 9f02c3e7ffbf62bc387b847655e7ad1491dcc065..d7b0c543339dd176035f18fa0546fdd60e5313bc 100644 --- a/compression_util.py +++ b/compression_util.py @@ -1,302 +1,320 @@ -""" - -## TODO -code: -math： -whitespace: - -""" - -import json -import os -import sys -import pandas as pd -from datasets import load_dataset -from utils.log_util import logger -from vocab import tokenizer_factory, TokenizerConfig -from typing import List, Optional, Union, Literal - -CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) - -common_units = ["g_bytes/b_tokens", "b_tokens/g_bytes", "t_bytes/t_tokens", "t_tokens/t_bytes", "n_chars/n_tokens", ] - -common_corpuses = sorted(["cc100/en", "cc100/zh-Hans", "cc100/es", "cc100/fr", "cc100/de", "cc100/ko", - "cc100/fa", "cc100/ar", "cc100/ja"]) - -VALID_CODES_CC100 = [ - "am", "ar", "as", "az", "be", "bg", "bn", "bn_rom", "br", "bs", "ca", "cs", "cy", "da", "de", - "el", "en", "eo", "es", "et", "eu", "fa", "ff", "fi", "fr", "fy", "ga", "gd", "gl", "gn", "gu", - "ha", "he", "hi", "hi_rom", "hr", "ht", "hu", "hy", "id", "ig", "is", "it", "ja", "jv", "ka", - "kk", "km", "kn", "ko", "ku", "ky", "la", "lg", "li", "ln", "lo", "lt", "lv", "mg", "mk", "ml", - "mn", "mr", "ms", "my", "my_zaw", "ne", "nl", "no", "ns", "om", "or", "pa", "pl", "ps", "pt", - "qu", "rm", "ro", "ru", "sa", "si", "sc", "sd", "sk", "sl", "so", "sq", "sr", "ss", "su", "sv", - "sw", "ta", "ta_rom", "te", "te_rom", "th", "tl", "tn", "tr", "ug", "uk", "ur", "ur_rom", "uz", - "vi", "wo", "xh", "yi", "yo", "zh-Hans", "zh-Hant", "zu", -] - - -# code: https://huggingface.co/datasets/codeparrot/github-code-clean python java c sql html -# math: - -def get_n_bytes_of_string(string_text): - n_bytes = len(string_text.encode("utf-8")) - return n_bytes - - -def unit_convertor(stat, unit): - n_tokens = stat["_n_tokens"] - n_chars = stat["_n_chars"] - n_bytes = stat["_n_bytes"] - - if n_tokens is None: - return None - - n_tokens_in_billion = n_tokens / (1000 * 1000 * 1000) - n_tokens_in_trillion = n_tokens / (1000 * 1000 * 1000 * 1000) - n_bytes_in_mb = n_bytes / (1024 * 1024) - n_bytes_in_gb = n_bytes_in_mb / 1024 - n_bytes_in_tb = n_bytes_in_gb / 1024 - # n_chars_in_billion = n_chars / (1000 * 1000 * 1000) - - if unit == "n_tokens/n_bytes": - value = n_tokens / n_bytes - elif unit in ["char/token", "chars_per_token"]: # 重要：平均一个token包含多少个字符。 - value = n_chars / n_tokens - elif unit in ["token/char", "tokens_per_char"]: # 一个中文汉字需要几个token？ - value = n_tokens / n_chars - elif unit == "g_bytes/b_tokens": - value = n_bytes_in_gb / n_tokens_in_billion - elif unit == "b_tokens/g_bytes": - value = n_tokens_in_billion / n_bytes_in_gb - elif unit == "t_bytes/t_tokens": # 重要： - value = n_bytes_in_tb / n_tokens_in_trillion - elif unit == "t_tokens/t_bytes": - value = n_tokens_in_trillion / n_bytes_in_tb - else: - raise "measure not support" - return round(value, 3) - - -def _merge_stats_by_corpus(stats_by_corpus, oov_threshold=0.3): - """ - """ - all_stats = list(stats_by_corpus.values()) - assert len(set([stats["tokenizer"] for stats in all_stats])) == 1 - reversible = all(stat['reversible'] for stat in all_stats) - is_support = all(stat['oov_ratio'] < oov_threshold for stat in all_stats) - - merged_stats = { - "tokenizer": all_stats[0]["tokenizer"], - "organization": all_stats[0]["organization"], - "vocab_size": all_stats[0]["vocab_size"], - "_n_bytes": 0, - "_n_tokens": 0 if is_support else None, - "_n_chars": 0, - "_n_oov_chars": 0, - "reversible": True, - } - for stats in all_stats: - merged_stats["_n_bytes"] += stats["_n_bytes"] - merged_stats["_n_chars"] += stats["_n_chars"] - if is_support: # The number of tokens cannot be accurately counted, when there are too many UNKs. - merged_stats["_n_tokens"] += stats["_n_tokens"] - merged_stats["_n_oov_chars"] += stats["_n_oov_chars"] - merged_stats["reversible"] &= stats['reversible'] - - merged_stats.update({ - "oov_ratio": float("%.4g" % (stats["_n_oov_chars"] / stats["_n_chars"])), - "reversible": reversible - }) - return merged_stats - - -def to_dataframe(stats, units=None): - if units is None: - units = common_units - elif not isinstance(units, list): - units = [units] - table = [] - - for stat in stats.values(): - columns = {k: v for k, v in stat.items() if not k.startswith("_")} - for unit in units: - if unit not in stat: - columns[unit] = unit_convertor(stat, unit) - else: - logger.error(f"unit {unit} not support") - table.append(columns) - df = pd.DataFrame(table) - return df - - -cache = {} - - -def tokenize_corpus( - tokenizer_name: str, - corpuses: List[str], - cache_dir: str = "stats" -) -> dict: - """ - :param tokenizer_name: - :param corpuses: - :param cache_dir: - :return: - """ - - def _char_based_oov(src_text, decode_text): - oov_chars = [] - for char in src_text: - if char not in decode_text: - oov_chars.append(char) - - n_oov_chars = len(oov_chars) - oov_charset = list(dict.fromkeys(oov_chars)) - return n_oov_chars, oov_charset - - def _tokenize(tokenizer, datasets, detail_path=None): - """ - :param tokenizer: - :param datasets: - :param detail_path: - :return: - """ - n_bytes = 0 - n_tokens = 0 - n_chars = 0 - n_oov_chars = 0 - diff_details = [] - oov_charset = set() - unk_token_id = None - if hasattr(tokenizer, "unk_token"): - unk_token_id = tokenizer.unk_token_id - for dataset in datasets: - for item in dataset: - text = item["text"] - n_bytes += get_n_bytes_of_string(text) - n_chars += len(text) - ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False) - - # detect oov - decode_text = tokenizer.decode(ids) - decode_text_without_unk = tokenizer.decode([token_id for token_id in ids if token_id != unk_token_id]) - if decode_text != text: - _n_oov_chars, _oov_charset = _char_based_oov(text, decode_text_without_unk) - diff_details.append( - { - "text": text, - "decode_text": decode_text, - "decode_text_without_unk": decode_text_without_unk, - "n_oov_chars": _n_oov_chars, - 'oov_ratio': _n_oov_chars / len(text), - 'oov_charset': json.dumps(_oov_charset, ensure_ascii=False), - } - ) - n_oov_chars += _n_oov_chars - oov_charset.update(_oov_charset) - n_tokens += len(ids) - stat = { - "_n_bytes": n_bytes, - "_n_tokens": n_tokens, - "_n_chars": n_chars, - "_n_oov_chars": n_oov_chars, - "oov_ratio": n_oov_chars / n_chars, - '_oov_charset': json.dumps(list(oov_charset), ensure_ascii=False), - "reversible": len(diff_details) == 0 - } - - if detail_path and diff_details: - logger.info(f"saving tokenization detail to '{detail_path}'") - with open(detail_path, "w", encoding="utf-8") as f: - f.write(json.dumps(diff_details, ensure_ascii=False, indent=2)) - # print(f"{tokenizer_config.name_or_path}, {infer_tokenizer_type(tokenizer_config)}\n" - # f"reversible: false; unk_token: {get_unk(tokenizer_config)}," - # f" unk_ratio: {unk_count / len(encoding):.4f}; oov: []") - # for diff_detail in diff_details: - # # print(f"text[{i}] = {str(bytes(text[i:], 'utf-8'))}\n" - # # f"decoding[{i}] = {str(bytes(decoding[i:], 'utf-8'))}") - # f.write(f"text= {json.dumps(text[i:], ensure_ascii=False)}, \n" - # f"decoding[{i}] = {json.dumps(decoding[i:], ensure_ascii=False)}") - return stat - - # load from cache - cache_id = f"{tokenizer_name} @ {'.'.join(corpuses)}" - cache_path = os.path.join(cache_dir, "compression_rate.json") - if not cache and os.path.exists(cache_path): - with open(cache_path, "r", encoding="utf-8") as f_tmp: - cache.update(json.load(f_tmp)) - if cache_id in cache: - # logger.info(f"loading {cache_id} from in-memory cache") - return cache[cache_id] - - # tokenize corpus - tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) - datasets = [load_dataset("eson/cc100-samples", corpus.replace("cc100/", ""), split="train") for corpus in corpuses] - - stat = { - "tokenizer": tokenizer_factory.get_name_with_hyperlink(tokenizer_name), - "organization": tokenizer_factory.get_tokenizer_config(tokenizer_name).org, - "vocab_size": len(tokenizer), - } - tokenize_detail_dir = os.path.join(cache_dir, "compression_rate") - os.makedirs(tokenize_detail_dir, exist_ok=True) - tokenize_detail_path = os.path.join(tokenize_detail_dir, cache_id.replace("/", ".") + ".diff.json") - stat.update(_tokenize(tokenizer, datasets, detail_path=tokenize_detail_path)) - # add basic info - - # save to cache - len_before = len(cache) - cache[cache_id] = stat - len_after = len(cache) - logger.info(f"saving '{cache_id}' to memory and file cache '{cache_path}': {len_before}->{len_after}") - with open(cache_path, "w", encoding="utf-8") as f_tmp: - json.dump(cache, f_tmp, ensure_ascii=False, indent=2) - return stat - - -def get_compression_leaderboard( - corpuses: List[str] = ['cc100/en'], - unit: str = "b_tokens/g_bytes", - tokenizer_filter: Optional[str] = None, - return_type: Optional[Literal["dict", "dataframe"]] = "dataframe" -) -> Union[pd.DataFrame, dict]: - """ - """ - logger.info(f"corpuses: {corpuses}; unit: {unit}; tokenizer_filter: {tokenizer_filter}") - stats = {} - if tokenizer_filter is not None: - tokenizer_names = [tokenizer_name for tokenizer_name in tokenizer_factory.all_tokenizer_names - if tokenizer_filter.lower() in tokenizer_name.lower()] - else: - tokenizer_names = tokenizer_factory.all_tokenizer_names - for tokenizer_name in tokenizer_names: - stats_by_corpus = {} - for corpus in corpuses: - stats_by_corpus[corpus] = tokenize_corpus(tokenizer_name, [corpus]) - stats[tokenizer_name] = _merge_stats_by_corpus(stats_by_corpus) - - if return_type == "dataframe": - token_number_unit, file_size_unit = unit.split("/") - reverse_unit = f"{file_size_unit}/{token_number_unit}" - stats = to_dataframe(stats, [unit, reverse_unit, "char/token"]) - stats = stats.sort_values(["oov_ratio", unit], ascending=[True, True]) - stats = stats.rename(columns={"oov_ratio": f' ⬆️oov_ratio'}).rename(columns={unit: f' ⬆️{unit}'}) # ⬇ - return stats - - -def main(): - if len(sys.argv) == 3: - tokenizer_filter = [sys.argv[1]] - corpuses = [sys.argv[2]] - else: - tokenizer_filter = None - corpuses = common_corpuses - # tokenizer_filter = "openai" - # corpuses = ["cc100/en", "cc100/zh-Hans"] - df = get_compression_leaderboard(corpuses, tokenizer_filter=tokenizer_filter) - # print(df.to_markdown(index=False, tablefmt='fancy_grid')) - logger.info(f"\n{df.to_markdown(index=False)}") - - -if __name__ == "__main__": - main() +""" +## more statistics +code: +math： +digit: +whitespace: +top_oov: most frequent oov chars +ranking: thumb_up thumb_down +""" + +import json +import os +import sys +from difflib import SequenceMatcher +import pandas as pd +from datasets import load_dataset +from utils.log_util import logger +from vocab import tokenizer_factory, TokenizerConfig +from typing import List, Optional, Union, Literal + +CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + +common_units = ["g_bytes/b_tokens", "b_tokens/g_bytes", "t_bytes/t_tokens", "t_tokens/t_bytes", "n_chars/n_tokens", ] + +common_corpuses = sorted(["cc100/en", "cc100/zh-Hans", "cc100/es", "cc100/fr", "cc100/de", "cc100/ko", + "cc100/fa", "cc100/ar", "cc100/ja"]) + +VALID_CODES_CC100 = [ + "am", "ar", "as", "az", "be", "bg", "bn", "bn_rom", "br", "bs", "ca", "cs", "cy", "da", "de", + "el", "en", "eo", "es", "et", "eu", "fa", "ff", "fi", "fr", "fy", "ga", "gd", "gl", "gn", "gu", + "ha", "he", "hi", "hi_rom", "hr", "ht", "hu", "hy", "id", "ig", "is", "it", "ja", "jv", "ka", + "kk", "km", "kn", "ko", "ku", "ky", "la", "lg", "li", "ln", "lo", "lt", "lv", "mg", "mk", "ml", + "mn", "mr", "ms", "my", "my_zaw", "ne", "nl", "no", "ns", "om", "or", "pa", "pl", "ps", "pt", + "qu", "rm", "ro", "ru", "sa", "si", "sc", "sd", "sk", "sl", "so", "sq", "sr", "ss", "su", "sv", + "sw", "ta", "ta_rom", "te", "te_rom", "th", "tl", "tn", "tr", "ug", "uk", "ur", "ur_rom", "uz", + "vi", "wo", "xh", "yi", "yo", "zh-Hans", "zh-Hant", "zu", +] + + +# code: https://huggingface.co/datasets/codeparrot/github-code-clean python java c sql html +# math: + +def get_n_bytes_of_string(string_text): + n_bytes = len(string_text.encode("utf-8")) + return n_bytes + + +def unit_convertor(stat, unit): + n_tokens = stat["_n_tokens"] + n_chars = stat["_n_chars"] + n_bytes = stat["_n_bytes"] + + if n_tokens is None: + return None + + n_tokens_in_billion = n_tokens / (1000 * 1000 * 1000) + n_tokens_in_trillion = n_tokens / (1000 * 1000 * 1000 * 1000) + n_bytes_in_mb = n_bytes / (1024 * 1024) + n_bytes_in_gb = n_bytes_in_mb / 1024 + n_bytes_in_tb = n_bytes_in_gb / 1024 + # n_chars_in_billion = n_chars / (1000 * 1000 * 1000) + + if unit == "n_tokens/n_bytes": + value = n_tokens / n_bytes + elif unit in ["char/token", "chars_per_token"]: # 重要：平均一个token包含多少个字符。 + value = n_chars / n_tokens + elif unit in ["token/char", "tokens_per_char"]: # 一个中文汉字需要几个token？ + value = n_tokens / n_chars + elif unit == "g_bytes/b_tokens": + value = n_bytes_in_gb / n_tokens_in_billion + elif unit == "b_tokens/g_bytes": + value = n_tokens_in_billion / n_bytes_in_gb + elif unit == "t_bytes/t_tokens": # 重要： + value = n_bytes_in_tb / n_tokens_in_trillion + elif unit == "t_tokens/t_bytes": + value = n_tokens_in_trillion / n_bytes_in_tb + else: + raise "measure not support" + return round(value, 3) + + +def _merge_stats_by_corpus(stats_by_corpus, oov_threshold=0.3): + """ + """ + all_stats = list(stats_by_corpus.values()) + assert len(set([stats["tokenizer"] for stats in all_stats])) == 1 + lossless = all(stat['lossless'] for stat in all_stats) + is_support = all(stat['oov_ratio'] < oov_threshold for stat in all_stats) + + merged_stats = { + "tokenizer": all_stats[0]["tokenizer"], + "organization": all_stats[0]["organization"], + "vocab_size": all_stats[0]["vocab_size"], + "_n_bytes": 0, + "_n_tokens": 0 if is_support else None, + "_n_chars": 0, + "_n_oov_chars": 0, + "lossless": True, + } + for stats in all_stats: + merged_stats["_n_bytes"] += stats["_n_bytes"] + merged_stats["_n_chars"] += stats["_n_chars"] + if is_support: # The number of tokens cannot be accurately counted, when there are too many UNKs. + merged_stats["_n_tokens"] += stats["_n_tokens"] + merged_stats["_n_oov_chars"] += stats["_n_oov_chars"] + merged_stats["lossless"] &= stats['lossless'] + + merged_stats.update({ + "oov_ratio": float("%.4g" % (stats["_n_oov_chars"] / stats["_n_chars"])), + "lossless": lossless + }) + return merged_stats + + +def to_dataframe(stats, units=None): + if units is None: + units = common_units + elif not isinstance(units, list): + units = [units] + table = [] + + for stat in stats.values(): + columns = {k: v for k, v in stat.items() if not k.startswith("_")} + for unit in units: + if unit not in stat: + columns[unit] = unit_convertor(stat, unit) + else: + logger.error(f"unit {unit} not support") + table.append(columns) + df = pd.DataFrame(table) + return df + + +cache = {} + + +def tokenize_corpus( + tokenizer_name: str, + corpuses: List[str], + cache_dir: str = "stats" +) -> dict: + """ + :param tokenizer_name: + :param corpuses: + :param cache_dir: + :return: + """ + + def _assert_oov(tokenizer, oov_candidate): + + tokenizer.encode() + + def _char_based_oov(src_text, decoded_text, tokenizer): + oov_charset = [] # keep the order in src_text + decoded_charset = set(decoded_text) + for char in dict.fromkeys(src_text): + if char not in decoded_charset \ + and char != tokenizer.decode(tokenizer.encode(char, add_special_tokens=False)): + oov_charset.append(char) + + n_oov_chars = sum([1 for char in src_text if char in oov_charset]) + return n_oov_chars, oov_charset + + def _diff_path(src_text, decoded_text): + s = SequenceMatcher(a=src_text, b=decoded_text) + changes = [] + for tag, i1, i2, j1, j2 in s.get_opcodes(): + if tag != "equal": + changes.append('{:7} text[{}:{}] --> decoded_text[{}:{}] {!r:>8} --> {!r}'.format( + tag, i1, i2, j1, j2, src_text[i1:i2], decoded_text[j1:j2])) + return changes + + def _tokenize(tokenizer, datasets, detail_path=None): + """ + :param tokenizer: + :param datasets: + :param detail_path: + :return: + """ + n_bytes = 0 + n_tokens = 0 + n_chars = 0 + n_oov_chars = 0 + diff_details = [] + oov_charset = set() + unk_token_id = None + if hasattr(tokenizer, "unk_token"): + unk_token_id = tokenizer.unk_token_id + for dataset in datasets: + for item in dataset: + text = item["text"] + n_bytes += get_n_bytes_of_string(text) + n_chars += len(text) + ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False) + + # detect oov + decoded_text = tokenizer.decode(ids) + decoded_text_without_unk = tokenizer.decode([token_id for token_id in ids if token_id != unk_token_id]) + if decoded_text != text: + _n_oov_chars, _oov_charset = _char_based_oov(text, decoded_text_without_unk, tokenizer) + diffs = _diff_path(text, decoded_text) + diff_details.append( + { + "text": text, + "decoded_text": decoded_text, + "diff": diffs, + "n_oov_chars": _n_oov_chars, + 'oov_ratio': _n_oov_chars / len(text), + 'oov_charset': json.dumps(_oov_charset, ensure_ascii=False), + } + ) + n_oov_chars += _n_oov_chars + oov_charset.update(_oov_charset) + n_tokens += len(ids) + stat = { + "_n_bytes": n_bytes, + "_n_tokens": n_tokens, + "_n_chars": n_chars, + "_n_oov_chars": n_oov_chars, + "oov_ratio": n_oov_chars / n_chars, + '_oov_charset': json.dumps(list(oov_charset), ensure_ascii=False), + "lossless": len(diff_details) == 0 + } + + if detail_path and diff_details: + logger.info(f"saving tokenization detail to '{detail_path}'") + with open(detail_path, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(json.dumps(diff_details, ensure_ascii=False, indent=2)) + # print(f"{tokenizer_config.name_or_path}, {infer_tokenizer_type(tokenizer_config)}\n" + # f"lossless: false; unk_token: {get_unk(tokenizer_config)}," + # f" unk_ratio: {unk_count / len(encoding):.4f}; oov: []") + # for diff_detail in diff_details: + # # print(f"text[{i}] = {str(bytes(text[i:], 'utf-8'))}\n" + # # f"decoding[{i}] = {str(bytes(decoding[i:], 'utf-8'))}") + # f.write(f"text= {json.dumps(text[i:], ensure_ascii=False)}, \n" + # f"decoding[{i}] = {json.dumps(decoding[i:], ensure_ascii=False)}") + return stat + + # load from cache + cache_id = f"{tokenizer_name} @ {'.'.join(corpuses)}" + cache_path = os.path.join(cache_dir, "compression_rate.json") + if not cache and os.path.exists(cache_path): + with open(cache_path, "r", encoding="utf-8") as f_tmp: + cache.update(json.load(f_tmp)) + if cache_id in cache: + # logger.info(f"loading {cache_id} from in-memory cache") + return cache[cache_id] + + # tokenize corpus + tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) + datasets = [load_dataset("eson/cc100-samples", corpus.replace("cc100/", ""), split="train") for corpus in corpuses] + + stat = { + "tokenizer": tokenizer_factory.get_name_with_hyperlink(tokenizer_name), + "organization": tokenizer_factory.get_tokenizer_config(tokenizer_name).org, + "vocab_size": len(tokenizer), + } + tokenize_detail_dir = os.path.join(cache_dir, "compression_rate") + os.makedirs(tokenize_detail_dir, exist_ok=True) + tokenize_detail_path = os.path.join(tokenize_detail_dir, cache_id.replace("/", ".") + ".diff.json") + stat.update(_tokenize(tokenizer, datasets, detail_path=tokenize_detail_path)) + # add basic info + + # save to cache + len_before = len(cache) + cache[cache_id] = stat + len_after = len(cache) + logger.info(f"saving '{cache_id}' to memory and file cache '{cache_path}': {len_before}->{len_after}") + with open(cache_path, "w", encoding="utf-8") as f_tmp: + json.dump(cache, f_tmp, ensure_ascii=False, indent=2) + return stat + + +def get_compression_leaderboard( + corpuses: List[str] = ['cc100/en'], + unit: str = "b_tokens/g_bytes", + tokenizer_filter: Optional[str] = None, + return_type: Optional[Literal["dict", "dataframe"]] = "dataframe" +) -> Union[pd.DataFrame, dict]: + """ + """ + logger.info(f"corpuses: {corpuses}; unit: {unit}; tokenizer_filter: {tokenizer_filter}") + stats = {} + if tokenizer_filter is not None: + tokenizer_names = [tokenizer_name for tokenizer_name in tokenizer_factory.all_tokenizer_names + if tokenizer_filter.lower() in tokenizer_name.lower()] + else: + tokenizer_names = tokenizer_factory.all_tokenizer_names + for tokenizer_name in tokenizer_names: + stats_by_corpus = {} + for corpus in corpuses: + stats_by_corpus[corpus] = tokenize_corpus(tokenizer_name, [corpus]) + stats[tokenizer_name] = _merge_stats_by_corpus(stats_by_corpus) + + if return_type == "dataframe": + token_number_unit, file_size_unit = unit.split("/") + reverse_unit = f"{file_size_unit}/{token_number_unit}" + stats = to_dataframe(stats, [unit, reverse_unit, "char/token"]) + stats = stats.sort_values(["oov_ratio", unit], ascending=[True, True]) + stats = stats.rename(columns={"oov_ratio": f' ⬆️oov_ratio'}).rename(columns={unit: f' ⬆️{unit}'}) # ⬇ + return stats + + +def main(): + if len(sys.argv) == 3: + tokenizer_filter = [sys.argv[1]] + corpuses = [sys.argv[2]] + else: + tokenizer_filter, corpuses = None, common_corpuses + # tokenizer_filter, corpuses = "openai", ["cc100/en", "cc100/zh-Hans"] + # tokenizer_filter, corpuses = "Qwen/Qwen1.5-14B", ["cc100/de"] + # tokenizer_filter, corpuses = "Qwen/Qwen1.5-14B", ["cc100/ja"] # oov 特别多 + # tokenizer_filter, corpuses = "google-bert/bert-base-uncased", ["cc100/ja", "cc100/zh-Hans"] # oov 特别多 + df = get_compression_leaderboard(corpuses, tokenizer_filter=tokenizer_filter) + # print(df.to_markdown(index=False, tablefmt='fancy_grid')) + logger.info(f"\n{df.to_markdown(index=False)}") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/css/style.css b/css/style.css index 0f7facc3ddb8060486efdd1232efaed649dea304..2793286d601feab7f997e14bbf0f4fb4d9c5141e 100644 --- a/css/style.css +++ b/css/style.css @@ -1,59 +1,62 @@ - -/* 显示空格：https://blog.csdn.net/liuxiao723846/article/details/118994673 */ -.space-show { - white-space: pre-wrap; -} - -.cell-wrap { - white-space: pre-wrap; -} - - -/* white button */ -.button-as-text { - background: #fff; - border-color: #fff; -} - -.textbox-as-text { - border-style: hidden; - background: #fff; - border-color: #fff; -} - - -.h2-font { - font-size: 30px; -} - -.no-border { - border: 0px none; -} - -/* 隐藏legend */ -.category-legend { - display: none !important; -} - -.statistics { - min-width: min(50px, 100%) !important; -} - -.statistics textarea { - min-width: min(50px, 100%) !important; - font-size: 20px !important; - font-weight: 600 !important; - text-align: center !important; - border: none !important; -} - -.statistics label { - text-align: center !important; -} - -/* align-self: flex-end; */ -.example-style { - max-width: 150px; - align-self: self-end; -} - +/* hidde legend of HighlightText, has been integrated in gradio.4.32.0 with `show_inline_category` +.category-legend { + display: none !important; +} +*/ + +/* show space in HighlightText：https://blog.csdn.net/liuxiao723846/article/details/118994673 +TODO: integrate in gradio with `show_single_whitespace=True` or `strip_token=False` +*/ +.space-show { + white-space: pre-wrap; +} + +.cell-wrap { + white-space: pre-wrap; +} + + +/* white button */ +.button-as-text { + background: #fff; + border-color: #fff; +} + +.textbox-as-text { + border-style: hidden; + background: #fff; + border-color: #fff; +} + + +.h2-font { + font-size: 30px; +} + +.no-border { + border: 0px none; +} + + +.statistics { + min-width: min(50px, 100%) !important; +} + +.statistics textarea { + min-width: min(50px, 100%) !important; + font-size: 20px !important; + font-weight: 600 !important; + text-align: center !important; + border: none !important; +} + +.statistics label { + text-align: center !important; +} + +/* align-self: flex-end; */ +.example-style { + max-width: 150px; + align-self: self-end; +} + diff --git a/playground_app.py b/playground_app.py index 8cb78892d72c5e4414e9a55a3e4d021021c4ca0d..24734faadad77e087c044542a64758a0ff019d8f 100644 --- a/playground_app.py +++ b/playground_app.py @@ -1,264 +1,233 @@ -# coding=utf-8 -# author: xusong -# time: 2022/8/23 16:06 - -""" -## TODO: -- i18 国际化 https://blog.csdn.net/qq_26212731/article/details/78457198 request.header中也有language -- iter_vocab 的 warmup -- 开关 - - add_special_token 开关 - - theme 开关 light/dark - - token_id/tokens/bytes 开关 - - 中文字词统计，是否要包括 _ G 等字符 -- 评测 - - OOV评测 -- 通过 javascript 添加 hover_text -- 英文 utf-8编码 -- 词典支持下载，借用image下载的标签， -- baichuan的单字数量怎么两万多个？ -- qwen: ValueError: Unclosed image token -- 路径修改为全path meta-llama/Llama-2-13b-hf - -plots - -table - -## related demo -- [](http://text-processing.com/demo/tokenize/) -- [gpt-tokenizer](https://gpt-tokenizer.dev/) -- [llama-tokenizer-js](https://belladoreai.github.io/llama-tokenizer-js/example-demo/build/) -- [](https://huggingface.co/spaces/Xenova/the-tokenizer-playground) - -## 可视化 - -[ The, 2, QUICK, Brown, Foxes, jumped, over, the, lazy, dog's, bone ] -""" - -import gradio as gr -from vocab import tokenizer_factory -from playground_examples import example_types, example_fn -from playground_util import tokenize, tokenize_pair, basic_count, get_overlap_token_size, on_load - - - - -get_window_url_params = """ - function(url_params) { - const params = new URLSearchParams(window.location.search); - url_params = JSON.stringify(Object.fromEntries(params)); - return url_params; - } - """ - -all_tokenizer_name = [(config.name_display, config.name_or_path) for config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs] - -with gr.Blocks() as demo: - # links: https://www.coderstool.com/utf8-encoding-decoding - # 功能：输入文本，进行分词 - # 分词器：常见的分词器有集中， - # 背景：方便分词、看词粒度、对比 - - with gr.Row(): - gr.Markdown("## Input Text") - dropdown_examples = gr.Dropdown( - example_types, - value="Examples", - type="index", - allow_custom_value=True, - show_label=False, - container=False, - scale=0, - elem_classes="example-style" - ) - user_input = gr.Textbox( - # value=default_user_input, - label="Input Text", - lines=5, - show_label=False, - ) - gr.Markdown("## Tokenization") - - # compress rate setting TODO: 将 这个模块调整到下面 - # with gr.Accordion("Compress Rate Setting", open=True): - # gr.Markdown( - # "Please select corpus and unit of compress rate, get more details at [github](https://github.com/xu-song/tokenizer-arena/). ") - # with gr.Row(): - # compress_rate_corpus = gr.CheckboxGroup( - # common_corpuses, # , "code" - # value=["cc100-en", "cc100-zh-Hans"], - # label="corpus", - # # info="" - # ) - # compress_rate_unit = gr.Radio( - # common_units, - # value="b_tokens/g_bytes", - # label="unit", - # ) - # TODO: Token Setting - # with gr.Accordion("Token Filter Setting", open=False): - # gr.Markdown( - # "Get total number of tokens which contain the following character)") - # gr.Radio( - # ["zh-Hans", "", "number", "space"], - # value="zh", - # ) - - with gr.Row(): - with gr.Column(scale=6): - with gr.Group(): - tokenizer_name_1 = gr.Dropdown( - all_tokenizer_name, - label="Tokenizer 1", - ) - with gr.Group(): - with gr.Row(): - organization_1 = gr.TextArea( - label="Organization", - lines=1, - elem_classes="statistics", - ) - stats_vocab_size_1 = gr.TextArea( - label="Vocab Size", - lines=1, - elem_classes="statistics" - ) - # stats_zh_token_size_1 = gr.TextArea( - # label="ZH char/word", - # lines=1, - # elem_classes="statistics", - # ) - # stats_compress_rate_1 = gr.TextArea( - # label="Compress Rate", - # lines=1, - # elem_classes="statistics", - # ) - stats_overlap_token_size_1 = gr.TextArea( - # value=default_stats_overlap_token_size, - label="Overlap Tokens", - lines=1, - elem_classes="statistics" - ) - # stats_3 = gr.TextArea( - # label="Compress Rate", - # lines=1, - # elem_classes="statistics" - # ) - # https://www.onlinewebfonts.com/icon/418591 - gr.Image("images/VS.svg", scale=1, show_label=False, - show_download_button=False, container=False, - show_share_button=False) - with gr.Column(scale=6): - with gr.Group(): - tokenizer_name_2 = gr.Dropdown( - all_tokenizer_name, - label="Tokenizer 2", - ) - with gr.Group(): - with gr.Row(): - organization_2 = gr.TextArea( - label="Organization", - lines=1, - elem_classes="statistics", - ) - stats_vocab_size_2 = gr.TextArea( - label="Vocab Size", - lines=1, - elem_classes="statistics" - ) - # stats_zh_token_size_2 = gr.TextArea( - # label="ZH char/word", # 中文字/词 - # lines=1, - # elem_classes="statistics", - # ) - # stats_compress_rate_2 = gr.TextArea( - # label="Compress Rate", - # lines=1, - # elem_classes="statistics" - # ) - stats_filtered_token_2 = gr.TextArea( - label="filtered tokens", - lines=1, - elem_classes="statistics", - visible=False - ) - stats_overlap_token_size_2 = gr.TextArea( - label="Overlap Tokens", - lines=1, - elem_classes="statistics" - ) - - # TODO: 图 表 压缩率 - with gr.Row(): - # dynamic change label - with gr.Column(): - output_text_1 = gr.Highlightedtext( - show_legend=True, - elem_classes="space-show" - ) - with gr.Column(): - output_text_2 = gr.Highlightedtext( - show_legend=True, - elem_classes="space-show" - ) - - with gr.Row(): - output_table_1 = gr.Dataframe() - output_table_2 = gr.Dataframe() - - # setting - # compress_rate_unit.change(compress_rate_unit_change, [compress_rate_unit], - # [stats_compress_rate_1, stats_compress_rate_2]) - - tokenizer_name_1.change(tokenize, [user_input, tokenizer_name_1], - [output_text_1, output_table_1]) - tokenizer_name_1.change(basic_count, [tokenizer_name_1], [stats_vocab_size_1, organization_1]) - tokenizer_name_1.change(get_overlap_token_size, [tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], - [stats_overlap_token_size_1, stats_overlap_token_size_2]) - # tokenizer_type_1.change(get_compress_rate, [tokenizer_type_1, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], - # [stats_compress_rate_1]) - - # TODO: every=3 - user_input.change(tokenize_pair, - [user_input, tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], - [output_text_1, output_table_1, output_text_2, output_table_2]) # , pass_request=1 - - tokenizer_name_2.change(tokenize, [user_input, tokenizer_name_2], - [output_text_2, output_table_2]) - tokenizer_name_2.change(basic_count, [tokenizer_name_2], [stats_vocab_size_2, organization_2]) - tokenizer_name_2.change(get_overlap_token_size, [tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], - [stats_overlap_token_size_1, stats_overlap_token_size_2]) - # tokenizer_type_2.change(get_compress_rate, - # [tokenizer_type_2, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], - # [stats_compress_rate_2]) - # - # compress_rate_unit.change(get_compress_rate, - # [tokenizer_type_1, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], - # [stats_compress_rate_1]) - # compress_rate_unit.change(get_compress_rate, - # [tokenizer_type_2, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], - # [stats_compress_rate_2]) - # compress_rate_corpus.change(get_compress_rate, - # [tokenizer_type_1, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], - # [stats_compress_rate_1]) - # compress_rate_corpus.change(get_compress_rate, - # [tokenizer_type_2, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], - # [stats_compress_rate_2]) - - dropdown_examples.change( - example_fn, - dropdown_examples, - [user_input, tokenizer_name_1, tokenizer_name_2] - ) - - demo.load( - fn=on_load, - inputs=[user_input], # 这里只需要传个空object即可。 - outputs=[user_input, tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], - js=get_window_url_params - ) - -if __name__ == "__main__": - # demo.queue(max_size=20).launch() - demo.launch() - # demo.launch(share=True) +# coding=utf-8 +# author: xusong +# time: 2022/8/23 16:06 + +import gradio as gr +from vocab import tokenizer_factory +from playground_examples import example_types, example_fn +from playground_util import tokenize, tokenize_pair, basic_count, get_overlap_token_size, on_load + + + + +get_window_url_params = """ + function(url_params) { + const params = new URLSearchParams(window.location.search); + url_params = JSON.stringify(Object.fromEntries(params)); + return url_params; + } + """ + +all_tokenizer_name = [(config.name_display, config.name_or_path) for config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs] + +with gr.Blocks() as demo: + # links: https://www.coderstool.com/utf8-encoding-decoding + # 功能：输入文本，进行分词 + # 分词器：常见的分词器有集中， + # 背景：方便分词、看词粒度、对比 + + with gr.Row(): + gr.Markdown("## Input Text") + dropdown_examples = gr.Dropdown( + example_types, + value="Examples", + type="index", + allow_custom_value=True, + show_label=False, + container=False, + scale=0, + elem_classes="example-style" + ) + user_input = gr.Textbox( + # value=default_user_input, + label="Input Text", + lines=5, + show_label=False, + ) + gr.Markdown("## Tokenization") + + # compress rate setting TODO: 将 这个模块调整到下面 + # with gr.Accordion("Compress Rate Setting", open=True): + # gr.Markdown( + # "Please select corpus and unit of compress rate, get more details at [github](https://github.com/xu-song/tokenizer-arena/). ") + # with gr.Row(): + # compress_rate_corpus = gr.CheckboxGroup( + # common_corpuses, # , "code" + # value=["cc100-en", "cc100-zh-Hans"], + # label="corpus", + # # info="" + # ) + # compress_rate_unit = gr.Radio( + # common_units, + # value="b_tokens/g_bytes", + # label="unit", + # ) + # TODO: Token Setting + # with gr.Accordion("Token Filter Setting", open=False): + # gr.Markdown( + # "Get total number of tokens which contain the following character)") + # gr.Radio( + # ["zh-Hans", "", "number", "space"], + # value="zh", + # ) + + with gr.Row(): + with gr.Column(scale=6): + with gr.Group(): + tokenizer_name_1 = gr.Dropdown( + all_tokenizer_name, + label="Tokenizer 1", + ) + with gr.Group(): + with gr.Row(): + organization_1 = gr.TextArea( + label="Organization", + lines=1, + elem_classes="statistics", + ) + stats_vocab_size_1 = gr.TextArea( + label="Vocab Size", + lines=1, + elem_classes="statistics" + ) + # stats_zh_token_size_1 = gr.TextArea( + # label="ZH char/word", + # lines=1, + # elem_classes="statistics", + # ) + # stats_compress_rate_1 = gr.TextArea( + # label="Compress Rate", + # lines=1, + # elem_classes="statistics", + # ) + stats_overlap_token_size_1 = gr.TextArea( + # value=default_stats_overlap_token_size, + label="Overlap Tokens", + lines=1, + elem_classes="statistics" + ) + # stats_3 = gr.TextArea( + # label="Compress Rate", + # lines=1, + # elem_classes="statistics" + # ) + # https://www.onlinewebfonts.com/icon/418591 + gr.Image("images/VS.svg", scale=1, show_label=False, + show_download_button=False, container=False, + show_share_button=False) + with gr.Column(scale=6): + with gr.Group(): + tokenizer_name_2 = gr.Dropdown( + all_tokenizer_name, + label="Tokenizer 2", + ) + with gr.Group(): + with gr.Row(): + organization_2 = gr.TextArea( + label="Organization", + lines=1, + elem_classes="statistics", + ) + stats_vocab_size_2 = gr.TextArea( + label="Vocab Size", + lines=1, + elem_classes="statistics" + ) + # stats_zh_token_size_2 = gr.TextArea( + # label="ZH char/word", # 中文字/词 + # lines=1, + # elem_classes="statistics", + # ) + # stats_compress_rate_2 = gr.TextArea( + # label="Compress Rate", + # lines=1, + # elem_classes="statistics" + # ) + stats_filtered_token_2 = gr.TextArea( + label="filtered tokens", + lines=1, + elem_classes="statistics", + visible=False + ) + stats_overlap_token_size_2 = gr.TextArea( + label="Overlap Tokens", + lines=1, + elem_classes="statistics" + ) + + # TODO: 图 表 压缩率 + with gr.Row(): + # dynamic change label + with gr.Column(): + output_text_1 = gr.Highlightedtext( + show_legend=False, + show_inline_category=False, + elem_classes="space-show" + ) + with gr.Column(): + output_text_2 = gr.Highlightedtext( + show_legend=False, + show_inline_category=False, + elem_classes="space-show" + ) + + with gr.Row(): + output_table_1 = gr.Dataframe() + output_table_2 = gr.Dataframe() + + # setting + # compress_rate_unit.change(compress_rate_unit_change, [compress_rate_unit], + # [stats_compress_rate_1, stats_compress_rate_2]) + + tokenizer_name_1.change(tokenize, [user_input, tokenizer_name_1], + [output_text_1, output_table_1]) + tokenizer_name_1.change(basic_count, [tokenizer_name_1], [stats_vocab_size_1, organization_1]) + tokenizer_name_1.change(get_overlap_token_size, [tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], + [stats_overlap_token_size_1, stats_overlap_token_size_2]) + # tokenizer_type_1.change(get_compress_rate, [tokenizer_type_1, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], + # [stats_compress_rate_1]) + + # TODO: every=3 + user_input.change(tokenize_pair, + [user_input, tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], + [output_text_1, output_table_1, output_text_2, output_table_2]) # , pass_request=1 + + tokenizer_name_2.change(tokenize, [user_input, tokenizer_name_2], + [output_text_2, output_table_2]) + tokenizer_name_2.change(basic_count, [tokenizer_name_2], [stats_vocab_size_2, organization_2]) + tokenizer_name_2.change(get_overlap_token_size, [tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], + [stats_overlap_token_size_1, stats_overlap_token_size_2]) + # tokenizer_type_2.change(get_compress_rate, + # [tokenizer_type_2, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], + # [stats_compress_rate_2]) + # + # compress_rate_unit.change(get_compress_rate, + # [tokenizer_type_1, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], + # [stats_compress_rate_1]) + # compress_rate_unit.change(get_compress_rate, + # [tokenizer_type_2, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], + # [stats_compress_rate_2]) + # compress_rate_corpus.change(get_compress_rate, + # [tokenizer_type_1, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], + # [stats_compress_rate_1]) + # compress_rate_corpus.change(get_compress_rate, + # [tokenizer_type_2, compress_rate_corpus, compress_rate_unit], + # [stats_compress_rate_2]) + + dropdown_examples.change( + example_fn, + dropdown_examples, + [user_input, tokenizer_name_1, tokenizer_name_2] + ) + + demo.load( + fn=on_load, + inputs=[user_input], # 这里只需要传个空object即可。 + outputs=[user_input, tokenizer_name_1, tokenizer_name_2], + js=get_window_url_params + ) + +if __name__ == "__main__": + # demo.queue(max_size=20).launch() + demo.launch() + # demo.launch(share=True) diff --git a/playground_util.py b/playground_util.py index 59d823a6e4ab646128327ecbb376d39a5454cdf6..c29da4882704e6bc3d0c5e93f74ceb61c12a359f 100644 --- a/playground_util.py +++ b/playground_util.py @@ -1,181 +1,181 @@ -import gradio as gr -import json -import copy -import pandas as pd -from vocab import tokenizer_factory -from character_util import iter_vocab -from utils.log_util import logger -from functools import lru_cache - -default_user_input = """\ -Replace this text in the input field to see how tokenization works. -Buenos días! -华为发布Mate60手机。 -ラグビーワールドカップ2023フランス""" -# default_tokenizer_name_1 = "Meta/llama3" -default_tokenizer_name_1 = "gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k" -default_tokenizer_name_2 = "openai/gpt-4" - - -@lru_cache -def _tokenize( - text: str, - tokenizer_name: str, - color_num: int = 5, - add_special_token: bool = False -): - logger.info("param=" + json.dumps({"text": text, "tokenizer_type": tokenizer_name}, ensure_ascii=False)) - pos_tokens = [] - tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) - if add_special_token: - encoding = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) - else: - encoding = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False) - - table = [] - - for idx, token_id in enumerate(encoding): - decode_text = tokenizer.decode([token_id]) # 特殊字符解码后会统一变成 �，对应 "\ufffd" - pos_tokens.extend([(decode_text, str(idx % color_num))]) - - # token "Byte": # 这是 utf-8编码吧？ - token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([token_id], skip_special_tokens=False)[0] - if isinstance(token, bytes): - try: - token_str = token.decode("utf-8") - except: - token_str = token.decode("utf-8", errors="ignore") - logger.error(f"{idx}: decode_error: " + json.dumps( # gpt_35_turbo 经常有token会decode error，这里用来记录一下 - {"tokenizer_type": tokenizer_name, "token": str(token), "token_str": token_str}, - ensure_ascii=False)) - - token_bytes = token - # json_dumps = json.dumps(token_str) - elif isinstance(token, str): - token_str = token - token_bytes = bytes(token_str, "utf-8") - # json_dumps = json.dumps(token_str) - else: - logger.error(f"{idx}: wrong type for token {token_id} {type(token)} " + json.dumps( - {"text": text, "tokenizer_type": tokenizer_name}, ensure_ascii=False)) - token_str = token - token_bytes = token - # continue - - # ⭐ - # TODO: gpt3.5_turbo错误： 只有id和text是对的，token和 utf8都是错的。说明 convert_ids_to_tokens 出错了。 - table.append( - {"TokenID": token_id, - "Token": token_str, # utf-8解码后的字符串，为什么有些是 <0xE7>，表示什么？比如llama - "Text": decode_text, # - # "Bytes": token_bytes, # bytes类型在gradio前端页面被解码成字符串，比如 b'\xe4\xb8\xad' 仍然显示成 "中"。因此 str(token_bytes) - "UTF8 Bytes": str(token_bytes), - # "Unicode": json_dumps # unicode, 如果是ascii码，就直接显示。如果不是ascii码，就显示unicode - } - ) - - table_df = pd.DataFrame(table) - logger.info(f"tokenizer_type={tokenizer_name}, Tokens={table[:4]}") - return pos_tokens, len(encoding), table_df - - -def tokenize( - text: str, - tokenizer_name: str, - color_num: int = 5, - add_special_token: bool = False -): - """ tokenize wrapper - As gr.Update would be overwritten after passing to frontend, we apply lru_cache in _tokenize. - """ - pos_tokens, num_tokens, table_df = _tokenize(text, tokenizer_name, color_num, add_special_token) - return gr.update(value=pos_tokens, label=f"Tokens: {num_tokens}"), table_df - - -def tokenize_pair(text, tokenizer_type_1, tokenizer_type_2): - """ - input_text.change - """ - pos_tokens_1, table_df_1 = tokenize(text, tokenizer_type_1) - pos_tokens_2, table_df_2 = tokenize(text, tokenizer_type_2) - return pos_tokens_1, table_df_1, pos_tokens_2, table_df_2 - - -@lru_cache -def basic_count(tokenizer_name): - stats = iter_vocab(tokenizer_name) - return stats['vocab_size'], f'{stats["organization"]}' - # return tokenizer.vocab_size, f'{stats["中文汉字数"]["中文单字"]}/{stats["中文汉字数"]["中文多字"]}' - - -# def get_compress_rate(tokenizer_name, all_corpus, unit): -# tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) -# compress_rate_stats = tokenize_corpus(tokenizer, all_corpus) -# compress_rate = unit_convertor(compress_rate_stats, unit) -# return compress_rate - - -@lru_cache -def get_overlap_token_size(tokenizer_name_1, tokenizer_name_2): - tokenizer1 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name_1) - tokenizer2 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name_2) - - vocab_set_1 = tokenizer1.get_vocab().keys() - vocab_set_2 = tokenizer2.get_vocab().keys() - - token1 = next(iter(vocab_set_1)) - token2 = next(iter(vocab_set_2)) - if type(token1) != type(token2): # bytes str - if isinstance(token1, str): - vocab_set_1 = set([token.encode("utf-8") for token in vocab_set_1]) - if isinstance(token2, str): - vocab_set_2 = set([token.encode("utf-8") for token in vocab_set_2]) - - overlap_tokens = vocab_set_1 & vocab_set_2 - overlap_token_size = len(overlap_tokens) - logger.info( - f"{overlap_token_size} OverlapTokens of {tokenizer_name_1} {tokenizer_name_2}: {list(overlap_tokens)[:10]}") - return overlap_token_size, overlap_token_size - - -def on_load(url_params, request: gr.Request): - """ - onLoad - """ - text = None - tokenizer_type_1 = None - tokenizer_type_2 = None - try: - url_params = json.loads(url_params) - except: - url_params = {} - if request: - logger.info(str(request.headers)) - client_ip = request.client.host - # local_ip = socket.gethostbyname(socket.gethostbyname("")) - # headers = request.kwargs['headers'] - # if headers and 'x-forwarded-for' in headers: - # x_forwarded_for = headers['x-forwarded-for'] - # client_ip = x_forwarded_for.split(' ')[0] if x_forwarded_for else "" - # if "referer" in request.headers: # not work for huggingface-space - # url_params = parse_qs(urlparse(request.headers["referer"]).query) - # url_params = {k: v[0] for k, v in url_params.items() if len(v) > 0} - tokenizer_type_1 = url_params.get("tokenizer1", default_tokenizer_name_1) - tokenizer_type_2 = url_params.get("tokenizer2", default_tokenizer_name_2) - text = url_params.get("text", default_user_input) - logger.info(f"client_ip: {client_ip}; params: {url_params}") - return text, tokenizer_type_1, tokenizer_type_2 - - -# def compress_rate_unit_change(unit): -# return gr.update(label=f"Compress Rate: {unit}"), gr.update(label=f"Compress Rate: {unit}"), - - -def test_coding(): - bytes1 = b'\xe4\xb8\xad' - print(bytes1) # b'\xe4\xb8\xad' - - -if __name__ == "__main__": - print(get_overlap_token_size("gpt-35-turbo", "gpt-4")) - # print(basic_count("internlm_chat_7b")) +import gradio as gr +import json +import copy +import pandas as pd +from vocab import tokenizer_factory +from character_util import iter_vocab +from utils.log_util import logger +from functools import lru_cache + +default_user_input = """\ +Replace this text in the input field to see how tokenization works. +Buenos días! +华为发布Mate60手机。 +ラグビーワールドカップ2023フランス""" +# default_tokenizer_name_1 = "Meta/llama3" +default_tokenizer_name_1 = "gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k" +default_tokenizer_name_2 = "openai/gpt-4o" + + +@lru_cache +def _tokenize( + text: str, + tokenizer_name: str, + color_num: int = 5, + add_special_token: bool = False +): + logger.info("param=" + json.dumps({"text": text, "tokenizer_type": tokenizer_name}, ensure_ascii=False)) + pos_tokens = [] + tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) + if add_special_token: + encoding = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) + else: + encoding = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False) + + table = [] + + for idx, token_id in enumerate(encoding): + decoded_text = tokenizer.decode([token_id]) # 特殊字符解码后会统一变成 �，对应 "\ufffd" + pos_tokens.extend([(decoded_text, str(idx % color_num))]) + + # token "Byte": # 这是 utf-8编码吧？ + token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([token_id], skip_special_tokens=False)[0] + if isinstance(token, bytes): + try: + token_str = token.decode("utf-8") + except: + token_str = token.decode("utf-8", errors="ignore") + logger.error(f"{idx}: decode_error: " + json.dumps( # gpt_35_turbo 经常有token会decode error，这里用来记录一下 + {"tokenizer_type": tokenizer_name, "token": str(token), "token_str": token_str}, + ensure_ascii=False)) + + token_bytes = token + # json_dumps = json.dumps(token_str) + elif isinstance(token, str): + token_str = token + token_bytes = bytes(token_str, "utf-8") + # json_dumps = json.dumps(token_str) + else: + logger.error(f"{idx}: wrong type for token {token_id} {type(token)} " + json.dumps( + {"text": text, "tokenizer_type": tokenizer_name}, ensure_ascii=False)) + token_str = token + token_bytes = token + # continue + + # ⭐ + # TODO: gpt3.5_turbo错误： 只有id和text是对的，token和 utf8都是错的。说明 convert_ids_to_tokens 出错了。 + table.append( + {"TokenID": token_id, + "Token": token_str, # utf-8解码后的字符串，为什么有些是 <0xE7>，表示什么？比如llama + "Text": decoded_text, # + # "Bytes": token_bytes, # bytes类型在gradio前端页面被解码成字符串，比如 b'\xe4\xb8\xad' 仍然显示成 "中"。因此 str(token_bytes) + "UTF8 Bytes": str(token_bytes), + # "Unicode": json_dumps # unicode, 如果是ascii码，就直接显示。如果不是ascii码，就显示unicode + } + ) + + table_df = pd.DataFrame(table) + logger.info(f"tokenizer_type={tokenizer_name}, Tokens={table[:4]}") + return pos_tokens, len(encoding), table_df + + +def tokenize( + text: str, + tokenizer_name: str, + color_num: int = 5, + add_special_token: bool = False +): + """ tokenize wrapper + As gr.Update would be overwritten after passing to frontend, we apply lru_cache in _tokenize. + """ + pos_tokens, num_tokens, table_df = _tokenize(text, tokenizer_name, color_num, add_special_token) + return gr.update(value=pos_tokens, label=f"Tokens: {num_tokens}"), table_df + + +def tokenize_pair(text, tokenizer_type_1, tokenizer_type_2): + """ + input_text.change + """ + pos_tokens_1, table_df_1 = tokenize(text, tokenizer_type_1) + pos_tokens_2, table_df_2 = tokenize(text, tokenizer_type_2) + return pos_tokens_1, table_df_1, pos_tokens_2, table_df_2 + + +@lru_cache +def basic_count(tokenizer_name): + stats = iter_vocab(tokenizer_name) + return stats['vocab_size'], f'{stats["organization"]}' + # return tokenizer.vocab_size, f'{stats["中文汉字数"]["中文单字"]}/{stats["中文汉字数"]["中文多字"]}' + + +# def get_compress_rate(tokenizer_name, all_corpus, unit): +# tokenizer = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name) +# compress_rate_stats = tokenize_corpus(tokenizer, all_corpus) +# compress_rate = unit_convertor(compress_rate_stats, unit) +# return compress_rate + + +@lru_cache +def get_overlap_token_size(tokenizer_name_1, tokenizer_name_2): + tokenizer1 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name_1) + tokenizer2 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_name_2) + + vocab_set_1 = tokenizer1.get_vocab().keys() + vocab_set_2 = tokenizer2.get_vocab().keys() + + token1 = next(iter(vocab_set_1)) + token2 = next(iter(vocab_set_2)) + if type(token1) != type(token2): # bytes str + if isinstance(token1, str): + vocab_set_1 = set([token.encode("utf-8") for token in vocab_set_1]) + if isinstance(token2, str): + vocab_set_2 = set([token.encode("utf-8") for token in vocab_set_2]) + + overlap_tokens = vocab_set_1 & vocab_set_2 + overlap_token_size = len(overlap_tokens) + logger.info( + f"{overlap_token_size} OverlapTokens of {tokenizer_name_1} {tokenizer_name_2}: {list(overlap_tokens)[:10]}") + return overlap_token_size, overlap_token_size + + +def on_load(url_params, request: gr.Request): + """ + onLoad + """ + text = None + tokenizer_type_1 = None + tokenizer_type_2 = None + try: + url_params = json.loads(url_params) + except: + url_params = {} + if request: + logger.info(str(request.headers)) + client_ip = request.client.host + # local_ip = socket.gethostbyname(socket.gethostbyname("")) + # headers = request.kwargs['headers'] + # if headers and 'x-forwarded-for' in headers: + # x_forwarded_for = headers['x-forwarded-for'] + # client_ip = x_forwarded_for.split(' ')[0] if x_forwarded_for else "" + # if "referer" in request.headers: # not work for huggingface-space + # url_params = parse_qs(urlparse(request.headers["referer"]).query) + # url_params = {k: v[0] for k, v in url_params.items() if len(v) > 0} + tokenizer_type_1 = url_params.get("tokenizer1", default_tokenizer_name_1) + tokenizer_type_2 = url_params.get("tokenizer2", default_tokenizer_name_2) + text = url_params.get("text", default_user_input) + logger.info(f"client_ip: {client_ip}; params: {url_params}") + return text, tokenizer_type_1, tokenizer_type_2 + + +# def compress_rate_unit_change(unit): +# return gr.update(label=f"Compress Rate: {unit}"), gr.update(label=f"Compress Rate: {unit}"), + + +def test_coding(): + bytes1 = b'\xe4\xb8\xad' + print(bytes1) # b'\xe4\xb8\xad' + + +if __name__ == "__main__": + print(get_overlap_token_size("gpt-35-turbo", "gpt-4")) + # print(basic_count("internlm_chat_7b")) diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt index d7f0bf11429c3fcd9455b69f8b6b98a6718ce7ec..f6c82d06b6ee0e70a1ddf29c7539ed53a56c59dc 100644 --- a/requirements.txt +++ b/requirements.txt @@ -1,11 +1,12 @@ -transformers -sentencepiece -tiktoken -icetk -torch -nltk -boto3 -protobuf==4.25.3 -ai2-olmo==0.2.4 -ipadic +gradio>=4.32.0 +transformers +sentencepiece +tiktoken +icetk +torch +nltk +boto3 +protobuf==4.25.3 +ai2-olmo==0.2.4 +ipadic fugashi \ No newline at end of file diff --git a/stats/character_stats.json b/stats/character_stats.json index 179993ee96bb26f3397ac6162ce37f02d07c34be..ff3182f55ef1c220eec1dca5650eb79a07600986 100644 --- a/stats/character_stats.json +++ b/stats/character_stats.json @@ -1,1769 +1,1788 @@ -{ - "FacebookAI/xlm-roberta-base": { - "tokenizer": "xlm-roberta-base", - "organization": "Facebook", - "vocab_size": 250002, - "num(digit)": 2728, - "len(digit)": "1,3,9", - "num(space)": 1, - "len(space)": "1,1,1", - "num(ar)": 14644, - "len(ar)": "1,4,16", - "num(zh)": 18457, - "len(zh)": "1,2,16", - "num(ja)": 20572, - "len(ja)": "1,2,16", - "num(ja-kana)": 3434, - "len(ja-kana)": "1,3,12", - "num(ko)": 5373, - "len(ko)": "1,2,8" - }, - "clue/roberta_chinese_clue_tiny": { - "tokenizer": "roberta-chinese-clue", - "organization": "CLUE", - "vocab_size": 8021, - "num(digit)": 230, - "len(digit)": "1,4,10", - "num(space)": 0, - "len(space)": "-", - "num(ar)": 30, - "len(ar)": "1,2,3", - "num(zh)": 5689, - "len(zh)": "1,1,1", - "num(ja)": 5691, - "len(ja)": "1,1,3", - "num(ja-kana)": 0, - "len(ja-kana)": "-", - "num(ko)": 0, - "len(ko)": "-" - }, - "dbmdz/bert-base-german-uncased": { - "tokenizer": "bert-base-german-uncased", - "organization": "dbmdz", - "vocab_size": 31102, - "num(digit)": 1733, - "len(digit)": "1,4,12", - "num(space)": 0, - "len(space)": "-", - "num(ar)": 0, - "len(ar)": "-", - "num(zh)": 0, - "len(zh)": "-", - "num(ja)": 0, - "len(ja)": "-", - "num(ja-kana)": 0, - "len(ja-kana)": "-", - "num(ko)": 0, - "len(ko)": "-" - }, - "google-bert/bert-base-cased": { - "tokenizer": 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- "len(space)": "-", - "num(ar)": 0, - "len(ar)": "-", - "num(zh)": 0, - "len(zh)": "-", - "num(ja)": 0, - "len(ja)": "-", - "num(ja-kana)": 0, - "len(ja-kana)": "-", - "num(ko)": 0, - "len(ko)": "-" - }, - "google-bert/bert-base-multilingual-cased": { - "tokenizer": "bert-base-multilingual-cased", - "organization": "Google", - "vocab_size": 119547, - "num(digit)": 2583, - "len(digit)": "1,3,13", - "num(space)": 0, - "len(space)": "-", - "num(ar)": 4873, - "len(ar)": "1,5,14", - "num(zh)": 13542, - "len(zh)": "1,2,3", - "num(ja)": 14880, - "len(ja)": "1,3,10", - "num(ja-kana)": 1336, - "len(ja-kana)": "1,4,10", - "num(ko)": 3271, - "len(ko)": "1,3,6" - }, - "google-bert/bert-base-multilingual-uncased": { - "tokenizer": "bert-base-multilingual-uncased", - "organization": "Google", - "vocab_size": 105879, - "num(digit)": 2510, - "len(digit)": "1,3,13", - "num(space)": 2, - "len(space)": "1,2,3", - "num(ar)": 4530, - "len(ar)": "1,5,13", - "num(zh)": 16658, - "len(zh)": "1,2,3", - "num(ja)": 17858, - "len(ja)": "1,3,10", - "num(ja-kana)": 1188, - "len(ja-kana)": "1,4,10", - "num(ko)": 0, - "len(ko)": "-" - }, - "google-bert/bert-base-uncased": { - "tokenizer": "bert-base-uncased", - "organization": "Google", - "vocab_size": 30522, - "num(digit)": 2056, - "len(digit)": "1,4,11", - "num(space)": 0, - "len(space)": "-", - "num(ar)": 88, - "len(ar)": "1,3,5", - "num(zh)": 488, - "len(zh)": "1,2,3", - "num(ja)": 676, - "len(ja)": "1,2,3", - "num(ja-kana)": 188, - "len(ja-kana)": "1,2,3", - "num(ko)": 0, - "len(ko)": "-" - }, - "google/mobilebert-uncased": { - "tokenizer": "mobilebert-uncased", - "organization": "Google", - "vocab_size": 30522, - "num(digit)": 2056, - "len(digit)": "1,4,11", - "num(space)": 0, - "len(space)": "-", - "num(ar)": 88, - "len(ar)": "1,3,5", - "num(zh)": 488, - "len(zh)": "1,2,3", - "num(ja)": 676, - "len(ja)": "1,2,3", - "num(ja-kana)": 188, - "len(ja-kana)": "1,2,3", - "num(ko)": 0, - "len(ko)": "-" - }, - "tohoku-nlp/bert-base-japanese": 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\"风\", \"勿\", \"強\", \"缩\", \"崎\", \"渡\", \"〖\", \"童\", \"揍\", \"陡\", \"催\", \"倒\", \"今\", \"库\", \"的\", \"杭\", \"【\", \"癫\", \"怂\", \"剩\", \"泱\", \"宁\", \"恳\", \"陪\", \"珏\", \"惦\", \"呐\", \"猖\", \"尔\", \"挠\", \"峥\", \"紧\", \"喊\", \"脆\", \"沿\", \"跪\", \"拯\", \"庚\", \"霹\", \"亵\", \"县\", \"骨\", \"凶\", \"偿\", \"衬\", \"撐\", \"靴\", \"检\", \"零\", \"黏\", \"泌\", \"黧\", \"圆\", \"烬\", \"扉\", \"〔\", \"蜀\", \"姣\", \"物\", \"缥\", \"柘\", \"黩\", \"荨\", \"折\", \"享\", \"见\", \"毯\", \"瑶\", \"雅\", \"權\", \"踩\", \"旦\", \"闭\", \"副\", \"枷\", \"炕\", \"1\", \"笃\", \"核\", \"找\", \"闻\", \"智\", \"幼\", \"福\", \"由\", \"束\", \"楼\", \"矗\", \"虎\", \"粱\", \"某\", \"即\", \"瘾\", \"依\", \"罩\", \"麓\", \"栖\", \"瞠\", \"葆\", \"潭\", \"冤\", \"累\", \"岚\", \"母\", \"脱\", \"拼\", \"據\", \"５\", \"】\", \"ｎ\", \"绍\", \"座\", \"添\", \"岐\", \"遍\", \"凹\", \"凉\", \"及\", \"履\", \"秀\", \"陵\", \"戳\", \"完\", \"戾\", \"限\", \"学\", \"冯\", \"睐\", \"粟\", \"顺\", \"蔬\", \"当\", \"榜\", \"阀\", \"邑\", \"地\", \"帕\", \"存\", \"侧\", \"狱\", \"盖\", \"呵\", \"～\", 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\"苹\", \"膛\", \"他\", \"萨\", \"镑\", \"云\", \"嗡\", \"阿\", \"噢\", \"扬\", \"锯\", \"仅\", \"迁\", \"钻\", \"卧\", \"涟\", \"尸\", \"要\", \"擀\", \"金\", \"呦\", \"估\", \"值\", \"雄\", \"辫\", \"矢\", \"任\", \"仍\", \"岛\", \"坚\", \"拷\", \"漫\", \"饶\", \"昕\", \"愕\", \"莺\", \"绊\", \"暨\", \"一\", \"奘\", \"糖\", \"驱\", \"击\", \"慮\", \"貌\", \"晓\", \"锁\", \"谷\", \"厮\", \"枉\", \"纷\", \"法\", \"婶\", \"方\", \"纲\", \"渺\", \"劲\", \"涅\", \"将\", \"潜\", \"受\", \"扪\", \"或\", \"快\", \"锌\", \"Ｖ\", \"骁\", \"幸\", \"写\", \"博\", \"补\", \"夕\", \"匾\", \"氧\", \"迫\", \"唐\", \"荷\", \"校\", \"岗\", \"缄\", \"亩\", \"伞\", \"巳\", \"遢\", \"卿\", \"己\", \"困\", \"珍\", \"丐\", \"馆\", \"抵\", \"跑\", \"入\", \"C\", \"怀\", \"交\", \"函\", \"叼\", \"律\", \"宝\", \"惋\", \"狳\", \"乍\", \"伏\", \"挎\", \"姥\", \"蚓\", \"绽\", \"辈\", \"捷\", \"桶\", \"３\", \"计\", \"砧\", \"碳\", \"陋\", \"冻\", \"峰\", \"牧\", \"琉\", \"鞘\", \"涡\", \"礼\", \"8\", \"革\", \"欺\", \"瞎\", \"丹\", \"矩\", \"枪\", \"郝\", \"é\", \"楷\", \"希\", \"猪\", \"集\", \"淅\", \"番\", \"钉\", \"⑿\", \"欠\", \"胫\", \"祢\", 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\"。\", \"柴\", \"煞\", \"暗\", \"捷\", \"奈\", \"筒\", \"欸\", \"脯\", \"孩\", \"敢\", \"跌\", \"翩\", \"棵\", \"阳\", \"吾\", \"旭\", \"很\", \"汹\", \"子\", \"渍\", \"焯\", \"提\", \"块\", \"帝\", \"洛\", \"专\", \"山\", \"修\", \"枉\", \"氨\", \"们\", \"枚\", \"裕\", \"程\", \"二\", \"耀\", \"抨\", \"厂\", \"素\", \"愧\", \"番\", \"瘙\", \"又\", \"迭\", \"股\", \"沙\", \"蛮\", \"略\", \"返\", \"倘\", \"吭\", \"篝\", \"央\", \"恰\", \"笃\", \"拗\", \"睡\", \"玉\", \"护\", \"及\", \"缩\", \"秸\", \"批\", \"费\", \"岳\", \"宅\", \"额\", \"剐\", \"乳\", \"徒\", \"俊\", \"后\", \"肢\", \"挎\", \"缔\", \"鳞\", \"谎\", \"矍\", \"钞\", \"逛\", \"接\", \"卑\", \"杜\", \"落\", \"抿\", \"⑤\", \"忌\", \"你\", \"俞\", \"肖\", \"峰\", \"以\", \"末\", \"暨\", \"卻\", \"宸\", \"狱\", \"传\", \"望\", \"霜\", \"涅\", \"焚\", \"虚\", \"鄂\", \"道\", \"»\", \"冶\", \"蓁\", \"祢\", \"连\", \"寡\", \"宠\", \"饲\", \"跤\", \"琢\", \"捺\", \"挲\", \"薇\", \"锣\", \"赅\", \"庄\", \"贿\", \"當\", \"碟\", \"掂\", \"匹\", \"站\", \"翱\", \"籍\", \"赋\", \"泥\", \"胞\", \"常\", \"三\", \"篡\", \"缠\", \"癌\", \"安\", \"黩\", \"颂\", \"吹\", \"礼\", 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\"泳\", \"眺\", \"凛\", \"表\", \"遁\", \"拨\", \"吵\", \"哟\", \"音\", \"骏\", \"啪\", \"潮\", \"鞘\", \"怡\", \"掬\", \"鲤\", \"剂\", \"暑\", \"杆\", \"勤\", \"依\", \"忍\", \"瞟\", \"Ø\", \"昵\", \"⑸\", \"妤\", \"意\", \"跌\", \"宫\", \"择\", \"插\", \"珞\", \"属\", \"淅\", \"湖\", \"绕\", \"斋\", \"翡\", \"ｄ\", \"欣\", \"哉\", \"揭\", \"池\", \"鹜\", \"少\", \"渤\", \"惊\", \"戳\", \"伫\", \"拔\", \"虑\", \"迅\", \"潘\", \"医\", \"砧\", \"采\", \"ノ\", \"伙\", \"气\", \"讶\", \"妃\", \"於\", \"撸\", \"卉\", \"仄\", \"委\", \"第\", \"丢\", \"终\", \"舱\", \"湄\", \"嘘\", \"孤\", \"蔑\", \"喉\", \"凄\", \"壁\", \"摆\", \"躺\", \"岛\", \"严\", \"熏\", \"曰\", \"呜\", \"仔\", \"斛\", \"排\", \"旬\", \"薪\", \"党\", \"护\", \"七\", \"丽\", \"辱\", \"钓\", \"髦\", \"浩\", \"狱\", \"煜\", \"哈\", \"秋\", \"咒\", \"N\", \"裤\", \"２\", \"族\", \"挣\", \"瓦\", \"佐\", \"民\", \"随\", \"键\", \"宜\", \"汝\", \"展\", \"眯\", \"馁\", \"骆\", \"偏\", \"窄\", \"峡\", \"蜒\", \"骗\", \"尉\", \"殖\", \"屈\", \"莎\", \"粮\", \"強\", \"掖\", \"霆\", \"蝗\", \"乘\", \"淹\", \"毫\", \"奋\", \"黛\", \"辩\", \"妄\", \"游\", \"疫\", \"粥\", 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\"I\", \"烈\", \"噌\", \"焦\", \"換\", \"猟\", \"き\", \"携\", \"婆\", \"駆\", \"五\", \"料\", \"踪\", \"物\", \"喋\", \"訳\", \"腸\", \"姥\", \"園\", \"Ｈ\", \"か\", \"巡\", \"競\", \"造\", \"沙\", \"房\", \"́\", \"冷\", \"智\", \"娠\", \"烹\", \"玄\", \"離\", \"淳\", \"図\", \"曇\", \"甥\", \"〇\", \"捩\", \"重\", \"彌\", \"停\", \"麹\", \"無\", \"琵\", \"興\", \"霞\", \"腰\", \"森\", \"募\", \"怠\", \"敗\", \"艶\", \"威\", \"彷\", \"ば\", \"癖\", \"信\", \"托\", \"F\", \"源\", \"炎\", \"伸\", \"紡\", \"川\", \"女\", \"春\", \"須\", \"燥\", \"彫\", \"電\", \"貫\", \"燭\", \"誤\", \"揚\", \"折\", \"注\", \"爾\", \"袖\", \"見\", \"ゾ\", \"ル\", \"句\", \"竜\", \"腫\", \"醸\", \"枢\", \"駕\", \"碓\", \"愛\", \"睦\", \"斐\", \"繰\", \"寝\", \"悔\", \"ン\", \"掛\", \"室\", \"門\", \"臆\", \"ｰ\", \"煎\", \"頭\", \"湘\", \"槃\", \"ぇ\", \"臥\", \"Ａ\", \"蓋\", \"震\", \"駄\", \"博\", \"み\", \"厳\", \"欽\", \"孝\", \"ほ\", \"週\", \"悪\", \"控\", \"悶\", \"ラ\", \"風\", \"祖\", \"流\", \"闘\", \"彙\", \"迷\", \"徳\", \"心\", \"両\", \"衿\", \"遺\", \"惨\", \"鍋\", \"唄\", \"ド\", \"訂\", \"跨\", \"を\", \"奴\", \"纏\", \"撒\", 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\"恶\", \"懒\", \"陋\", \"听\", \"俊\", \"黯\", \"亚\", \"尝\", \"淆\", \"焉\", \"煎\", \"骅\", \"衷\", \"钧\", \"棣\", \"似\", \"收\", \"颁\", \"抗\", \"茶\", \"九\", \"锏\", \"铎\", \"翕\", \"爪\", \"链\", \"闺\", \"挪\", \"岔\", \"噱\", \"袍\", \"劝\", \"锁\", \"肌\", \"吁\", \"辰\", \"到\", \"寻\", \"黔\", \"褚\", \"槿\", \"周\", \"究\", \"大\", \"裆\", \"理\", \"嘴\", \"撰\", \"较\", \"积\", \"莉\", \"税\", \"赤\", \"蘑\", \"巅\", \"愈\", \"录\", \"飞\", \"自\", \"瑜\", \"泣\", \"瑰\", \"镐\", \"讽\", \"浮\", \"別\", \"谋\", \"茨\", \"宛\", \"贝\", \"沉\", \"倏\", \"翔\", \"蝶\", \"灼\", \"谦\", \"廊\", \"键\", \"液\", \"旗\", \"辫\", \"六\", \"瓜\", \"色\", \"啬\", \"希\", \"寨\", \"挖\", \"码\", \"他\", \"疹\", \"老\", \"诊\", \"槛\", \"饿\", \"汛\", \"卵\", \"菩\", \"觉\", \"村\", \"蔬\", \"煽\", \"割\", \"绸\", \"鸿\", \"豚\", \"螃\", \"日\", \"贯\", \"侦\", \"堵\", \"亭\", \"符\", \"座\", \"旧\", \"醛\", \"內\", \"５\", \"拂\", \"菌\", \"遏\", \"随\", \"刹\", \"怜\", \"<\", \"膊\", \"滥\", \"涣\", \"吧\", \"庆\", \"圩\", \"魏\", \"骏\", \"未\", \"派\", \"辙\", \"坤\", \"攒\", \"漉\", \"珉\", \"炮\", \"寐\", \"掺\", 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100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..14986eebf30892986a8c5f89d22660980425a86b --- /dev/null +++ b/stats/iter_vocab/tiiuae_falcon-180b.vocab.jsonl @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:a6d0da17169ae66509f08c7293def7f375f4cd275a48d52ed19982892fb107c0 +size 11478725 diff --git a/stats/iter_vocab/tiiuae_falcon-7b.vocab.jsonl b/stats/iter_vocab/tiiuae_falcon-7b.vocab.jsonl new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..14986eebf30892986a8c5f89d22660980425a86b --- /dev/null +++ b/stats/iter_vocab/tiiuae_falcon-7b.vocab.jsonl @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:a6d0da17169ae66509f08c7293def7f375f4cd275a48d52ed19982892fb107c0 +size 11478725 diff --git a/stats/iter_vocab/tohoku-nlp_bert-base-japanese.vocab.jsonl b/stats/iter_vocab/tohoku-nlp_bert-base-japanese.vocab.jsonl new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3d9567fc5a0a8b529dc2de04ffd21908d297b5f4 --- /dev/null +++ b/stats/iter_vocab/tohoku-nlp_bert-base-japanese.vocab.jsonl @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:6840f855a3706f77a7686cb47b4cf446f671af2840a1b12cd9d22738f1064627 +size 5041212 diff --git a/utils/lang_util.py b/utils/lang_util.py index 6fde6f67b1271e66ca1d49088df0b056dbfc6499..84017cf034fd71c1e4eff7ebb08426b01449e877 100644 --- a/utils/lang_util.py +++ b/utils/lang_util.py @@ -1,83 +1,88 @@ -""" -这个detect_language函数通过定义一系列语言字符的Unicode范围，然后使用regex包来检查输入字符串是否包含这些范围内的字符， -从而尝试确定字符串可能使用的语言。函数返回一个列表，包含所有匹配的语言名称；如果没有检测到已定义范围内的字符，则返回['Unknown']。 - -请注意，由于某些语言（如中文和日文）共享字符集的部分范围，这可能导致某些字符串被识别为多种语言。 -此外，Latin范围非常广泛，几乎包括了所有西方语言的基本字母，因此可能需要更细致的逻辑来区分使用拉丁字母的具体语言。 - - -通过检查特定的字母和重音符号来区分一些使用拉丁字母的语言。 -然而，需要强调的是，这种方法的准确性受限于所选语言特征的全面性和独特性。 -例如，English的检测范围仅限于基本的A-Z字母，这可能导致它与其他使用相同字母集的语言重叠。 -此外，有些语言（如法语和西班牙语）在某些情况下可能共享特定的重音符号，这可能导致一个字符串被错误地识别为多种语言。 - -## 常用语言 -English | 简体中文 | 繁體中文 | 한국어 | Español | 日本語 | हिन्दी | Русский | Рortuguês | తెలుగు | Français | Deutsch | Tiếng Việt | -""" - -import re - - -# 由于大部分是'latin'，所以就不统计了。 -common = ['Chinese', 'Japanese-Kana', 'Korean', 'Arabic', 'number'] - -language_ranges = { - ('Arabic', 'ar'): r'[\u0600-\u06FF\u0750-\u077F\u08A0-\u08FF\uFB50-\uFDFF\uFE70-\uFEFF]', - # 'CJK' https://en.wikipedia.org/wiki/CJK_Unified_Ideographs - ('Chinese', 'zh'): r'[\u4e00-\u9fff]', - ('Japanese', 'ja'): r'[\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF\u4E00-\u9FFF\u3400-\u4DBF]', - # https://stackoverflow.com/questions/19899554/unicode-range-for-japanese - # Kana type refers to Japanese hiragana and katakana characters that represent phonetic sounds in the Japanese language. - ('Japanese-Kana', 'ja-kana'): r'[\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF]', # Hiragana & Katakana - ('Korean', 'ko'): r'[\uac00-\ud7a3]', - - # 拉丁字母系列 - # ('Latin', 'la'): r'[\u0000-\u007F\u0080-\u00FF]', - # ('English', 'en'): r'[A-Za-z]', # 这可能会与其他使用基本拉丁字母的语言重叠 - # ('French', 'fr'): r'[\u00C0-\u00FF]', - # ('German', 'de'): r'[\u00C4\u00D6\u00DC\u00E4\u00F6\u00FC\u00DF]', - # ('Spanish-特有'): r'[\u00C1\u00E1\u00C9\u00E9\u00CD\u00ED\u00D3\u00F3\u00DA\u00FA\u00D1\u00F1\u00FC]', # 西班牙语特有字符集合 - - # 斯拉夫语系列 - # ('Cyrillic', ''): r'[\u0400-\u04FF\u0500-\u052F\u2DE0-\u2DFF\uA640-\uA69F]', - - # - # 'Greek': r'[\u0370-\u03FF\u1F00-\u1FFF]', # 希腊字母 - # 'Hebrew': r'[\u0590-\u05FF\uFB1D-\uFB4F]', # 希伯来语 -} - -def detect_language(s): - # 定义各语言字符的Unicode范围 - detected_languages = [] - for language, pattern in language_ranges.items(): - if re.search(pattern, s): - detected_languages.append(language) - - return detected_languages - - -if __name__ == "__main__": - - # 测试函数 - test_strings = { - # 拉丁语系 - 'Hello, world!': "English/Latin", - 'Hola': "Spanish", - 'Bonjour': "French", - 'Guten Tag': "German", - 'Empieza donde estás. ': "Spanish", - - - # CJK - '你好': "Chinese", - 'こんにちは': "Japanese", - '안녕하세요': "Korean", - - # 其他 - 'Привет': "Russian/Cyrillic", - 'مرحبا': "Arabic", - - } - - for s, expected in test_strings.items(): - print(f"'{s}' detected as: {detect_language(s)} (Expected: {expected})") \ No newline at end of file +""" +这个detect_language函数通过定义一系列语言字符的Unicode范围，然后使用regex包来检查输入字符串是否包含这些范围内的字符， +从而尝试确定字符串可能使用的语言。函数返回一个列表，包含所有匹配的语言名称；如果没有检测到已定义范围内的字符，则返回['Unknown']。 + +请注意，由于某些语言（如中文和日文）共享字符集的部分范围，这可能导致某些字符串被识别为多种语言。 +此外，Latin范围非常广泛，几乎包括了所有西方语言的基本字母，因此可能需要更细致的逻辑来区分使用拉丁字母的具体语言。 + + +通过检查特定的字母和重音符号来区分一些使用拉丁字母的语言。 +然而，需要强调的是，这种方法的准确性受限于所选语言特征的全面性和独特性。 +例如，English的检测范围仅限于基本的A-Z字母，这可能导致它与其他使用相同字母集的语言重叠。 +此外，有些语言（如法语和西班牙语）在某些情况下可能共享特定的重音符号，这可能导致一个字符串被错误地识别为多种语言。 + +## common language +English | 简体中文 | 繁體中文 | 한국어 | Español | 日本語 | हिन्दी | Русский | Рortuguês | తెలుగు | Français | Deutsch | Tiếng Việt | +""" + +import re +from typing import List + +# 由于大部分是'latin'，所以就不统计了。 +common_lang = ['Chinese', 'Japanese-Kana', 'Korean', 'Arabic', 'number'] + +# Unicode range of different language +language_ranges = { + ('Arabic', 'ar'): r'[\u0600-\u06FF\u0750-\u077F\u08A0-\u08FF\uFB50-\uFDFF\uFE70-\uFEFF]', + # 'CJK' https://en.wikipedia.org/wiki/CJK_Unified_Ideographs + ('Chinese', 'zh'): r'[\u4e00-\u9fff]', + ('Japanese', 'ja'): r'[\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF\u4E00-\u9FFF\u3400-\u4DBF]', + # https://stackoverflow.com/questions/19899554/unicode-range-for-japanese + # Kana type refers to Japanese hiragana and katakana characters that represent phonetic sounds in the Japanese language. + ('Japanese-Kana', 'ja-kana'): r'[\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF]', # Hiragana & Katakana + ('Korean', 'ko'): r'[\uac00-\ud7a3]', + + # 拉丁字母系列 + # ('Latin', 'la'): r'[\u0000-\u007F\u0080-\u00FF]', + # ('English', 'en'): r'[A-Za-z]', # 这可能会与其他使用基本拉丁字母的语言重叠 + # ('French', 'fr'): r'[\u00C0-\u00FF]', + # ('German', 'de'): r'[\u00C4\u00D6\u00DC\u00E4\u00F6\u00FC\u00DF]', + # ('Spanish-特有'): r'[\u00C1\u00E1\u00C9\u00E9\u00CD\u00ED\u00D3\u00F3\u00DA\u00FA\u00D1\u00F1\u00FC]', # 西班牙语特有字符集合 + + # 斯拉夫语系列 + # ('Cyrillic', ''): r'[\u0400-\u04FF\u0500-\u052F\u2DE0-\u2DFF\uA640-\uA69F]', + + # + # 'Greek': r'[\u0370-\u03FF\u1F00-\u1FFF]', # 希腊字母 + # 'Hebrew': r'[\u0590-\u05FF\uFB1D-\uFB4F]', # 希伯来语 +} + + +def detect_language_by_unicode(text: str) -> List: + """ + :param text: + :return: + """ + detected_languages = [] + for language, pattern in language_ranges.items(): + if re.search(pattern, text): + detected_languages.append(language) + + return detected_languages + + +if __name__ == "__main__": + + # 测试函数 + test_strings = { + # 拉丁语系 + 'Hello, world!': "English/Latin", + 'Hola': "Spanish", + 'Bonjour': "French", + 'Guten Tag': "German", + 'Empieza donde estás. ': "Spanish", + + # CJK + '你好': "Chinese", + 'こんにちは': "Japanese", + '안녕하세요': "Korean", + + # 其他 + 'Привет': "Russian/Cyrillic", + 'مرحبا': "Arabic", + + } + + for s, expected in test_strings.items(): + # print(f"'{s}' === Detected lang: {detect_language(s)} === Expected: {expected}") + print(f"'{s}'\nDetected lang: {detect_language_by_unicode(s)}\nExpected lang: {expected}") diff --git a/utils/oov_util.py b/utils/oov_util.py index a18834b853f8b90c7e5eb616075d98715062e748..6d497f1c07569b7e655b17982beabb51246bd30c 100644 --- a/utils/oov_util.py +++ b/utils/oov_util.py @@ -1,118 +1,118 @@ - - - -import os -import json -from vocab import all_tokenizer_config, load_tokenizer, TokenizerImpl - - -text = "hello; Замглавы управления развития; 특히 주소 15~17번 홀에선 3연속;" \ - " 確実に春が近づいてること; a közoktatással? _ Belföld;" \ - " pumë, i vjetër, vjeç; ئەردوغان ۋە قىرغىزىستان ;" \ - " निम्न में से कौन सा हारडवेयर; ተለዋዋጭ የግድግዳ ; Дзейныя асобы:;" \ - " « અમરેલીનાં મહિલા વિકાસ; 🦙❤❥웃유♋☮✊;" \ - "װיקיװערטערבוך " -whitespace = "\t \n\n\r " -bytes = b"\x00\x01\x02\x03\x04".decode('utf-8') - -text += whitespace - - -def get_unk(tokenizer_config): - tokenizer = load_tokenizer(tokenizer_config) - if hasattr(tokenizer, "unk_token"): - return f"{tokenizer.unk_token}, {tokenizer.unk_token_id}" - else: - return "unk_token not found" - - -# def infer_tokenizer_impl(tokenizer_config): -def infer_tokenizer_type(tokenizer_config): - tokenizer = load_tokenizer(tokenizer_config) - if tokenizer_config.impl == TokenizerImpl.TikToken: - return "tiktoken" - if hasattr(tokenizer, "backend_tokenizer"): - return str(type(tokenizer.backend_tokenizer.model)) # type(tokenizer._tokenizer.model)) - # orion: sp_model.Load(vocab_file)，继承 PreTrainedTokenizer - elif hasattr(tokenizer, "sp_model"): # 基于 sentencepiece 包 - # for i in range(tokenizer.sp_model.piece_size()): - # if tokenizer.sp_model.is_byte(i): - # print("") - return f"sp_model, byte_num: {sum([tokenizer.sp_model.is_byte(i) for i in range(tokenizer.sp_model.piece_size())])}" - - # sp.Load(model_path) ，并且包括image_tokenizer - elif "glm-" in tokenizer_config.name_or_path: - return f"byte_num: {sum([tokenizer.sp_tokenizer.text_tokenizer.sp.is_byte(i) for i in range(tokenizer.sp_tokenizer.text_tokenizer.sp.piece_size())])}" - # sp.Load(model_path) ，没有image_tokenizer - elif "glm2-" in tokenizer_config.name_or_path \ - or "glm3-" in tokenizer_config.name_or_path \ - or "CharacterGLM-6B" in tokenizer_config.name_or_path: - return f"byte_num: {sum([tokenizer.tokenizer.sp_model.is_byte(i) for i in range(tokenizer.tokenizer.sp_model.piece_size())])}" - elif "abeja/gpt-neox-japanese-2.7b" == tokenizer_config.name_or_path: # 支持 byte-level，解决oov问题 - return f"japanese-bpe: https://github.com/tanreinama/Japanese-BPEEncoder_V2" - # bert-base-japanese： 特殊的地方在于 "word_tokenizer_type": "mecab"，见 https://huggingface.co/tohoku-nlp/bert-base-japanese/blob/main/tokenizer_config.json - elif "bert-base-japanese" in tokenizer_config.name_or_path: - return "wordpiece.MecabTokenizer, 支持byte-level https://taku910.github.io/mecab/" - elif "moss" in tokenizer_config.name_or_path: - return "应该是 sentencepiece.byte_bpe,待确认" - elif "byt5" in tokenizer_config.name_or_path: - return "未知，待定" - else: - print("catch", tokenizer_config.name_or_path) - raise "error" - - - - - -def test_reversible(tokenizer_config): - """ - xlm-roberta-base 为什么oov这么少？是因为有 byte吗？ - :param tokenizer_config: - :return: - """ - tokenizer = load_tokenizer(tokenizer_config) - encoding = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False) - decoding = tokenizer.decode(encoding) - - if text in decoding: - # print(tokenizer_config.name, tokenizer_config.impl, "reversible: true") - pass - else: - unk_count = sum([1 for token_id in encoding if token_id == tokenizer.unk_token_id]) - oov_tokens = [] - # if tokenizer_config.impl == TokenizerImpl.SentencePiece: - # print(sum([tokenizer.is_byte(i) for i in range(tokenizer.piece_size())])) - - print("#######"*5) - print(f"{tokenizer_config.name_or_path}, {infer_tokenizer_type(tokenizer_config)}\n" - f"reversible: false; unk_token: {get_unk(tokenizer_config)}," - f" unk_ratio: {unk_count/len(encoding):.4f}; oov: []") - for i in range(len(text)): - if text[i] != decoding[i]: - # print(f"text[{i}] = {str(bytes(text[i:], 'utf-8'))}\n" - # f"decoding[{i}] = {str(bytes(decoding[i:], 'utf-8'))}") - print(f"text[{i}] = {json.dumps(text[i:], ensure_ascii=False)}, \n" - f"decoding[{i}] = {json.dumps(decoding[i:], ensure_ascii=False)}") - - break - - - -for config in all_tokenizer_config: - # if "xlm-roberta-base" in config.name: - # if "xlm-roberta-base" in config.name: - # if "chatglm3-6b" in config.name: - # if "bert-base-japanese" in config.name: - # if "moss" in config.name: - # if "byt5" in config.name: - if "baichuan" in config.name_or_path: - # if "CharacterGLM-6B" in config.name: - # if "fastchat-t5" in config.name: # 报错 pyo3_runtime.PanicException: AddedVocabulary bad split - # if True: - # test_unk(config) - test_reversible(config) - - - - + + + +import os +import json +from vocab import all_tokenizer_config, load_tokenizer, TokenizerImpl + + +text = "hello; Замглавы управления развития; 특히 주소 15~17번 홀에선 3연속;" \ + " 確実に春が近づいてること; a közoktatással? _ Belföld;" \ + " pumë, i vjetër, vjeç; ئەردوغان ۋە قىرغىزىستان ;" \ + " निम्न में से कौन सा हारडवेयर; ተለዋዋጭ የግድግዳ ; Дзейныя асобы:;" \ + " « અમરેલીનાં મહિલા વિકાસ; 🦙❤❥웃유♋☮✊;" \ + "װיקיװערטערבוך " +whitespace = "\t \n\n\r " +bytes = b"\x00\x01\x02\x03\x04".decode('utf-8') + +text += whitespace + + +def get_unk(tokenizer_config): + tokenizer = load_tokenizer(tokenizer_config) + if hasattr(tokenizer, "unk_token"): + return f"{tokenizer.unk_token}, {tokenizer.unk_token_id}" + else: + return "unk_token not found" + + +# def infer_tokenizer_impl(tokenizer_config): +def infer_tokenizer_type(tokenizer_config): + tokenizer = load_tokenizer(tokenizer_config) + if tokenizer_config.impl == TokenizerImpl.TikToken: + return "tiktoken" + if hasattr(tokenizer, "backend_tokenizer"): + return str(type(tokenizer.backend_tokenizer.model)) # type(tokenizer._tokenizer.model)) + # orion: sp_model.Load(vocab_file)，继承 PreTrainedTokenizer + elif hasattr(tokenizer, "sp_model"): # 基于 sentencepiece 包 + # for i in range(tokenizer.sp_model.piece_size()): + # if tokenizer.sp_model.is_byte(i): + # print("") + return f"sp_model, byte_num: {sum([tokenizer.sp_model.is_byte(i) for i in range(tokenizer.sp_model.piece_size())])}" + + # sp.Load(model_path) ，并且包括image_tokenizer + elif "glm-" in tokenizer_config.name_or_path: + return f"byte_num: {sum([tokenizer.sp_tokenizer.text_tokenizer.sp.is_byte(i) for i in range(tokenizer.sp_tokenizer.text_tokenizer.sp.piece_size())])}" + # sp.Load(model_path) ，没有image_tokenizer + elif "glm2-" in tokenizer_config.name_or_path \ + or "glm3-" in tokenizer_config.name_or_path \ + or "CharacterGLM-6B" in tokenizer_config.name_or_path: + return f"byte_num: {sum([tokenizer.tokenizer.sp_model.is_byte(i) for i in range(tokenizer.tokenizer.sp_model.piece_size())])}" + elif "abeja/gpt-neox-japanese-2.7b" == tokenizer_config.name_or_path: # 支持 byte-level，解决oov问题 + return f"japanese-bpe: https://github.com/tanreinama/Japanese-BPEEncoder_V2" + # bert-base-japanese： 特殊的地方在于 "word_tokenizer_type": "mecab"，见 https://huggingface.co/tohoku-nlp/bert-base-japanese/blob/main/tokenizer_config.json + elif "bert-base-japanese" in tokenizer_config.name_or_path: + return "wordpiece.MecabTokenizer, 支持byte-level https://taku910.github.io/mecab/" + elif "moss" in tokenizer_config.name_or_path: + return "应该是 sentencepiece.byte_bpe,待确认" + elif "byt5" in tokenizer_config.name_or_path: + return "未知，待定" + else: + print("catch", tokenizer_config.name_or_path) + raise "error" + + + + + +def test_lossless(tokenizer_config): + """ + xlm-roberta-base 为什么oov这么少？是因为有 byte吗？ + :param tokenizer_config: + :return: + """ + tokenizer = load_tokenizer(tokenizer_config) + encoding = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False) + decoding = tokenizer.decode(encoding) + + if text in decoding: + # print(tokenizer_config.name, tokenizer_config.impl, "lossless: true") + pass + else: + unk_count = sum([1 for token_id in encoding if token_id == tokenizer.unk_token_id]) + oov_tokens = [] + # if tokenizer_config.impl == TokenizerImpl.SentencePiece: + # print(sum([tokenizer.is_byte(i) for i in range(tokenizer.piece_size())])) + + print("#######"*5) + print(f"{tokenizer_config.name_or_path}, {infer_tokenizer_type(tokenizer_config)}\n" + f"lossless: false; unk_token: {get_unk(tokenizer_config)}," + f" unk_ratio: {unk_count/len(encoding):.4f}; oov: []") + for i in range(len(text)): + if text[i] != decoding[i]: + # print(f"text[{i}] = {str(bytes(text[i:], 'utf-8'))}\n" + # f"decoding[{i}] = {str(bytes(decoding[i:], 'utf-8'))}") + print(f"text[{i}] = {json.dumps(text[i:], ensure_ascii=False)}, \n" + f"decoding[{i}] = {json.dumps(decoding[i:], ensure_ascii=False)}") + + break + + + +for config in all_tokenizer_config: + # if "xlm-roberta-base" in config.name: + # if "xlm-roberta-base" in config.name: + # if "chatglm3-6b" in config.name: + # if "bert-base-japanese" in config.name: + # if "moss" in config.name: + # if "byt5" in config.name: + if "baichuan" in config.name_or_path: + # if "CharacterGLM-6B" in config.name: + # if "fastchat-t5" in config.name: # 报错 pyo3_runtime.PanicException: AddedVocabulary bad split + # if True: + # test_unk(config) + test_lossless(config) + + + + diff --git a/utils/text_util.py b/utils/text_util.py index 4c615b2b9f46c7cad71ae50abe6ecac1d94ee685..fdfe78a12649c6851bd354bcba0703863bf0cc8d 100644 --- a/utils/text_util.py +++ b/utils/text_util.py @@ -1,55 +1,44 @@ -""" -char_ -""" - - -def detect_lang_from_unicode(): - pass - - -def is_digit_char(uchar): - return uchar in "0123456789" - - -def contains_digit(text): - return any(is_digit_char(ch) for ch in text) - - -def get_digit_count(text): - pass - -def is_all_digit(text): - return all(is_digit_char(char) for char in text) - - -def get_digit_count(text): - digit_count = 0 - for char in text: - if char in "0123456789": - digit_count += 1 - return digit_count - - - - - -def is_space_char(uchar): - """ - https://emptycharacter.com/ - - - """ - - -def has_space(text): - pass - -def is_all_space(text): - pass - -def get_space_count(text): - space_count = 0 - for char in text: - if len(char.strip()) == 0: - space_count += 1 - return space_count +""" +char_ +""" + + +def detect_lang_from_unicode(): + pass + + +def is_digit_char(uchar): + return uchar in "0123456789" + + +def contains_digit(text): + return any(is_digit_char(ch) for ch in text) + + +def get_digit_count(text): + pass + +def is_all_digit(text): + return all(is_digit_char(char) for char in text) + + +def get_digit_count(text): + digit_count = 0 + for char in text: + if char in "0123456789": + digit_count += 1 + return digit_count + + +def has_space(text): + pass + +def is_all_space(text): + pass + +def get_space_count(text): + space_count = 0 + for char in text: + if len(char.strip()) == 0: + space_count += 1 + return space_count diff --git a/vocab.py b/vocab.py index 298c8fdfe0d33f613f1590595cfac663d3f14807..537240af52a31bd3da053347aecc9f99b3fbfd09 100644 --- a/vocab.py +++ b/vocab.py @@ -1,455 +1,514 @@ -from patcher import tiktoken_patch -import tiktoken -from transformers import AutoTokenizer -from enum import Enum, auto -from dataclasses import dataclass, field - -from utils.log_util import logger -from typing import Dict, Any, Union - -"""Interface: -tokenizer.encode -tokenizer.decode - tokenizer.convert_tokens_to_string # gpt4 没有这个方法 -tokenizer.convert_ids_to_tokens - - -tokenizer.parent = "" -tokenizer.vocab_size -tokenizer.get_vocab() # gpt-neox-20b, llama -tokenizer.type = TokenizerType.ByteBPE.name -tokenizer.implementation = TokenizerImpl.SentencePiece.name # https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/tokenizer.py - "HFGPT2Tokenizer", "HFTokenizer", "GPT2BPETokenizer", "CharLevelTokenizer", "TiktokenTokenizer", "SPMTokenizer", https://github.com/EleutherAI/gpt-neox/blob/main/tools/preprocess_data.py - - -tokenizer.comments = "split all numbers into individual digits, " \ - "and fallback to bytes to decompose unknown UTF-8 characters" - -tokenizer.all_special_tokens # baichuan -tokenizer.special_tokens_set # gpt3.5_turbo -tokenizer.special_tokens_map -""" - - -class TokenizerImpl(Enum): - """ - - https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/__init__.py - - https://huggingface.co/docs/transformers/tokenizer_summary - - https://github.com/EleutherAI/gpt-neox/blob/main/megatron/tokenizer/tokenizer.py - - ## google/BertTokenizer - - https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/bert_wordpiece.py - - 特征 - - 算法：BERT的编码器是 BPE-WordPiece，将单词拆分成多个前缀符号（比如BERT中的##）最小单元 - - 词典：有##开头的token，表示subword， - - 中文采用char粒度分词 - - 英文采用 WordPiece - - - - - ## google/sentencepiece - - https://github.com/google/sentencepiece/blob/3863f7648e5d8edb571ac592f3ac4f5f0695275a/src/sentencepiece_model.proto#L48 - - 支持 sentencepiece 和 wordpiece - - sentencepiece 有byte-bpe吗？ - - UNIGRAM = 1; // Unigram language model with dynamic algorithm - - BPE = 2; // Byte Pair Encoding - - WORD = 3; // Delimitered by whitespace. - - CHAR = 4; // tokenizes into character sequence - - wordpiece - - 特征： - - 训练: spm_train --model_type unigram/bpe/char/word - - 特殊符号： Ġ - - 文件: *.sp_model 或 *.model (可选文件 .vocab，) spm简称 (其他格式比如 tokenizer.json是给hf_tokenizer兼容用的) - - 实现: - - 依赖: protobuf - - 训练: `import sentencepiece as spm; spm.SentencePieceTrainer.train` 或 `spm_train` - - 加载: `import sentencepiece as spm; spm.SentencePieceProcessor().Load(vocab_file)` - - 方法: 是SentencePieceProcessor类型，sp_model.id_to_piece，有tokenizer.json tokenizer.model， - - 分词: - - pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space=True, use_regex=False) - - 词典: 词典字符有 ▁ (U+2581) ，表示空格或句首。 - - 示例：google-t5, llama，baichuan, orion, - - llama: tokenizer.json(包含model.vocab model.merges) tokenizer.model - - grok: 原始是 .model文件，后面转成了 tokenizer.json - - google-t5: tokenizer.json, spiece.model - - Skywork-13B-Math: tokenizer.model - - xlm_roberta: sentencepiece.bpe.model - - GPT2Tokenizer - - tokenizer.json, vocab.json, merges.txt (https://huggingface.co/openai-community/gpt2) - - vocab.bpe, encoder.json, dict.txt （fairseq版本，不常用，可以忽略这个版本） - - - - ## thu/icetk - - icetk： sentencepiece的分支，支持image_tokenizer。 - - glm, chatglm1, chatglm2 - - ## huggingface/tokenizers - - https://github.com/huggingface/tokenizers - - VS sentencepiece - - 支持sentencepiece - - .model转化为 (merges.txt + vocab.json) 或者 tokenizer.json - - https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/scripts/sentencepiece_extractor.py - - 加载 merges.txt, vocab.json - - SentencePieceBPETokenizer https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/v0.19.1/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/sentencepiece_bpe.py#L10 - - 在 sentencepiece基础上，hf_tokenizer支持pre-tokenization的正则表达式，对tab和换行支持更好，支持special token - - 类型： 支持 BBPE, WordPiece or Unigram - - 特征： - - 文件: tokenizer.json(包含后两个文件的内容), merges.txt, vocab.json - - added_tokens 在vocab中不一定存在。 - - 实现: - - 训练: `from tokenizers.trainers import BpeTrainer, UnigramTrainer, WordLevelTrainer, WordPieceTrainer` - - 加载: - - 方法: .model.from_file .model.save .model.token_to_id .model.tokenize - - .model 是 tokenizer.models.BPE 类型 - - 词典有 Ġ "\u0120" 开头 - - 优势 - - - - 示例：gpt2, gpt_neox_20b, moss, bloom, qwen2 - - 优势：相对sentence piece， - - ss - - ## openai/tiktoken - - 特征：空格就是空格， - - 示例：gpt3.5 gpt4, qwen, - """ - """ 算法体系 https://www.huaxiaozhuan.com/%E5%B7%A5%E5%85%B7/huggingface_transformer/chapters/1_tokenizer.html - - word-base tokenizer: - - char-base tokenizer: - - subword-based Tokenizer - - BPE - - byte-bpe: base vocabulary大小是256 - - WordPiece: - - 相比BPE，WordPiece 仅保存最终词表，而不保存学到的 merge rule - - Unigram - - SentencePiece - - """ - - # 分类体系：https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/ - BertTokenizer = "wordpiece.BertTokenizer" - JapaneseTokenizer = ("wordpiece.MecabTokenizer", "https://github.com/polm/fugashi") # 常用日语包 ipadic，fugashi， - ByteLevelBPETokenizer = "byte_level_bpe" # BBPE - SentencePieceBPETokenizer = "sentencepiece_bpe" - - # 分类体系 - - # SentencePeice(BPE) - SentencePiece = auto() # sentencepiece.bpe, sentencepiece.unigram, sentencepiece.char, sentencepiece.word, - byte_level_bpe = auto() - # HFTokenizer = auto() # , 支持 - TikToken = auto() - # subword-nmt - # WordPiece - - -# load_vocab_with_SPECIAL_TOKEN = True # 如果不包含会导致计算词典大小错误、overlap_token计算不一致。 - - -@dataclass -class TokenizerConfig: - """ - https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard/blob/main/src/leaderboard/read_evals.py - """ - name_or_path: str # org/model (path on hub), as unique id - name_display: str = None # - impl: TokenizerImpl = None # implementation, tokenizer_class/type - org: str = None - link: str = None # http://** - desc: str = None # description - meta: str = None - level: str = None # char-level, word-level, byte-level - init_kwargs: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict, ) - - def __post_init__(self): - if self.link is None: - self.link = "https://huggingface.co/" + self.name_or_path # TODO + revision - if self.name_display is None: - self.name_display = self.name_or_path - - @classmethod - def init_from_json_file(cls, json_filepath: str) -> 'TokenizerConfig': - pass - - def __eq__(self, other): - if isinstance(other, self.__class__): - return self.__dict__ == other.__dict__ - else: - return False - - def __hash__(self): - return hash(self.name_or_path) - - -# TODO: append link and description to the end of dropdown button. -# Add tokenizer_class/type, comments -_all_tokenizer_config = [ - ##### bert 系列 - TokenizerConfig("google-bert/bert-base-cased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google", - desc="first add whitespace around any CJK character, then perform wordpiece tokenization."), - TokenizerConfig("google-bert/bert-base-uncased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google", - desc="first add whitespace around any CJK character, then perform wordpiece tokenization."), - TokenizerConfig("google-bert/bert-base-chinese", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google", - desc="first add whitespace around any CJK character, then perform wordpiece tokenization."), - TokenizerConfig("google-bert/bert-base-german-cased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google"), - TokenizerConfig("dbmdz/bert-base-german-uncased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="dbmdz"), - TokenizerConfig("google-bert/bert-base-multilingual-uncased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google"), - TokenizerConfig("google-bert/bert-base-multilingual-cased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google"), - TokenizerConfig("tohoku-nlp/bert-base-japanese", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Tohoku", - desc="The texts are first tokenized by MeCab morphological parser with the IPA dictionary, " - "then split into subwords by the WordPiece algorithm."), - TokenizerConfig("clue/roberta_chinese_clue_tiny", name_display="clue/roberta-chinese-clue", - impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="CLUE", - init_kwargs={"revision": "refs/pr/1"}, - desc="", - meta="去掉了繁体字, https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEPretrainedModels/blob/master/README.md"), - TokenizerConfig("eson/kplug-base-encoder", name_display="eson/kplug", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="JD"), - TokenizerConfig("ckiplab/gpt2-base-chinese", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="SINICA"), # 台湾中央研究院 - # WoBERT https://kexue.fm/archives/7758 - # WoBERT Plus https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT - - - ##### GPT2Tokenizer - TokenizerConfig("openai-community/gpt2", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="OpenAI"), - # byte-level BPE,没有byte，是unicode-level的吗？ - TokenizerConfig("ClassCat/gpt2-base-french", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ClassCat"), - TokenizerConfig("ClassCat/gpt2-base-spanish", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ClassCat"), - TokenizerConfig("fnlp/moss-moon-003-sft", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, init_kwargs={"revision": "refs/pr/6"}, - org="Fudan", - desc="This tokenizer has been trained to treat spaces like parts of the tokens " - "(a bit like sentencepiece) so a word will be encoded differently whether " - "it is at the beginning of the sentence (without space) or not", - meta="在gpt2词典基础上，扩充了5万中文"), - TokenizerConfig("bigscience/bloom", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="BigScience", - meta="比gpt_neox的词典 对中文支持更好。"), - # ("bloomz_6b4_zh", - # ("BelleGroup/BELLE-7B-2M", # 模型和词典都基于bloom - # - TokenizerConfig("EleutherAI/gpt-neox-20b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="EleutherAI"), # 5万 - TokenizerConfig("cyberagent/open-calm-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CyberAgent"), # GPTNeoXTokenizer - TokenizerConfig("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ABEJA"), - TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-14B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), # 15万，速度有点慢 - TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-110B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), - TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-1.8B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), - TokenizerConfig("HuggingFaceH4/starchat-alpha", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"), - - ####### google/sentencepiece tokenizer: - # T5 llama internlm - TokenizerConfig("google-t5/t5-large", name_display="google-t5/t5", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Google"), - # t5_small, t5_base, t5_large, flan_t5_base, - # ("t5_base", "", "sentencepiece"), - # TokenizerConfig("google/flan-t5-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, ), - TokenizerConfig("lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, - org="LMSYS", - init_kwargs={"use_fast": False} # 解决 pyo3_runtime.PanicException: AddedVocabulary bad split - ), - TokenizerConfig("CohereForAI/aya-101", org="Cohere For AI"), # "tokenizer_class": "T5Tokenizer", - - TokenizerConfig("ClueAI/ChatYuan-large-v2", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CLUE"), - TokenizerConfig("ClueAI/PromptCLUE-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CLUE"), - TokenizerConfig("gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k", name_display="Meta/llama3", - impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Meta", - desc="llama split all numbers into individual digits, and fallback to bytes to decompose unknown UTF-8 characters"), - # byte-level BPE - # '中文单字': 700, '中文多字': 0 - TokenizerConfig("NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf", name_display="Meta/llama2", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, - org="Meta"), - TokenizerConfig("huggyllama/llama-7b", name_display="Meta/llama", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Meta"), - TokenizerConfig("hpcai-tech/grok-1", name_display="xai-org/grok-1", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="xAI"), - # 由.model文件转化为了 - TokenizerConfig("hfl/chinese-llama-lora-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-", - meta="向原始LLaMA的词汇表中添加2w个中文词汇，针对原版LLaMA模型扩充了中文词表， 提升了中文编解码效率"), - # - TokenizerConfig("hfl/chinese-llama-2-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-", - meta="重新设计了新词表（大小：55296），进一步提升了中文字词的覆盖程度"), # - TokenizerConfig("hfl/llama-3-chinese-8b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"), - TokenizerConfig("hfl/chinese-alpaca-lora-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"), - # 中文Alpaca模型在上述中文LLaMA模型的基础上进一步使用了指令数据进行精调。 "比chinese_llama词典多一个`[PAD]`，请勿混用" - # - # ("belle_llama_ext_7b", - # ("alpaca_7b", - TokenizerConfig("baichuan-inc/Baichuan-7B", name_display="baichuan-inc/baichuan", - impl=TokenizerImpl.SentencePiece, - level="byte-level", org="Baichuan"), - TokenizerConfig("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat", name_display="baichuan-inc/baichuan2", - impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Baichuan", - desc="expand the vocabulary size from 64000 in Baichuan1 to 125696"), - TokenizerConfig("internlm/internlm-chat-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), - # 上海AI实验室 + 商汤 - TokenizerConfig("internlm/internlm2-chat-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), - TokenizerConfig("internlm/internlm2-math-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), - TokenizerConfig("internlm/internlm-xcomposer-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), - TokenizerConfig("tiiuae/falcon-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="TII"), - TokenizerConfig("tiiuae/falcon-180b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="TII"), - TokenizerConfig("Skywork/Skywork-13B-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Kunlun"), - TokenizerConfig("Skywork/Skywork-13B-Math", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Kunlun"), # 文件：tokenizer.model - TokenizerConfig("FacebookAI/xlm-roberta-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Facebook"), - # 这个的tokenizer.json 为什么没有merges? vocab里为什么有概率值？ - # "goat", - - # ##### glm系列 - # "glm_chinese",), - TokenizerConfig("THUDM/chatglm-6b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", - meta=f"num_image_tokens: {12}; num_image_tokens: {34} ", - init_kwargs={"revision": "refs/pr/100"}), - TokenizerConfig("THUDM/chatglm2-6b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", ), - TokenizerConfig("THUDM/chatglm3-6b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", ), - TokenizerConfig("thu-coai/CharacterGLM-6B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", ), - - # tiktoken 系列 - TokenizerConfig("openai/text-davinci-003", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", - link="https://github.com/openai/tiktoken"), - # - TokenizerConfig("openai/code-davinci-002", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", - link="https://github.com/openai/tiktoken"), - TokenizerConfig("openai/gpt-3.5-turbo", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", - link="https://github.com/openai/tiktoken", - desc="tiktoken is a fast BPE tokeniser for use with OpenAI's models. There are 16 tokens KeyError"), - TokenizerConfig("openai/gpt-4", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", - link="https://github.com/openai/tiktoken", ), - TokenizerConfig("openai/gpt-4o", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", - link="https://github.com/openai/tiktoken", ), - TokenizerConfig("Qwen/Qwen-7B-Chat", name_display="Qwen/Qwen", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="Alibaba", - init_kwargs={"revision": "refs/pr/56"}, - meta="在gpt4词典基础上，删除了100个多数字token，增加10000中文词token；并优化了special_token的分词"), - # https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%86%E8%8A%82%EF%BC%88model%EF%BC%89 - # 该词表在GPT-4使用的BPE词表cl100k_base基础上，对中文、多语言进行了优化，在对中、英、代码数据的高效编解码的基础上， - # 对部分多语言更加友好，方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强。 词表对数字按单个数字位切分。 - - # TokenizerConfig("Qwen/Qwen-72B-Chat", impl=TokenizerImpl.TikToken), - - # 未分类 - # ("amber", ""), - TokenizerConfig("LLM360/CrystalCoder", org="MBZUAI"), - TokenizerConfig("mistralai/Mistral-7B-v0.1", org="Mistral"), - TokenizerConfig("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1", org="Mistral"), - - TokenizerConfig("paust/pko-t5-large", org="PAUST"), - - TokenizerConfig("01-ai/Yi-6B", org="Yi"), - TokenizerConfig("01-ai/Yi-34B", org="Yi"), - TokenizerConfig("01-ai/Yi-VL-34B", org="Yi"), - TokenizerConfig("OrionStarAI/Orion-14B-Chat", org="OrionStar"), - TokenizerConfig("microsoft/phi-1", org="Microsoft"), - TokenizerConfig("microsoft/phi-2", org="Microsoft"), - TokenizerConfig("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", org="Microsoft", meta="即llama vocab"), - TokenizerConfig("Upstage/SOLAR-10.7B-v1.0", org="-"), - TokenizerConfig("google/mobilebert-uncased", org="Google"), - # ("google/mobilenet_v2_1.0_224",), # error - TokenizerConfig("google/switch-c-2048", org="Google"), - TokenizerConfig("google/byt5-small", org="Google"), - TokenizerConfig("google/mt5-large", org="Google"), - TokenizerConfig("WizardLM/WizardCoder-Python-7B-V1.0", org="Microsoft"), - TokenizerConfig("WizardLM/WizardCoder-15B-V1.0", org="Microsoft"), - TokenizerConfig("WizardLM/WizardLM-7B-V1.0", org="Microsoft"), - TokenizerConfig("WizardLM/WizardMath-70B-V1.0", org="Microsoft"), - TokenizerConfig("TigerResearch/tigerbot-70b-chat-v4-4k", org="Tigerobo"), - TokenizerConfig("TigerResearch/tigerbot-13b-chat-v2", org="Tigerobo"), - TokenizerConfig("deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct", org="DeepSeek"), - TokenizerConfig("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base", org="DeepSeek"), - TokenizerConfig("deepseek-ai/DeepSeek-V2", org="DeepSeek"), - TokenizerConfig("google/gemma-7b", org="Google"), - TokenizerConfig("allenai/OLMo-7B", org="Allen AI"), - TokenizerConfig("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta", org="HuggingFace"), - TokenizerConfig("ai21labs/Jamba-v0.1", org="AI21"), - TokenizerConfig("databricks/dbrx-instruct", org="Databricks"), - - # ("claude",), - # https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan - - # https://huggingface.co/apple/OpenELM-3B-Instruct https://huggingface.co/apple/OpenELM-3B - -] - -assert len(set([config.name_display for config in _all_tokenizer_config])) == len(_all_tokenizer_config) -assert len(set([config.name_or_path for config in _all_tokenizer_config])) == len(_all_tokenizer_config) -assert len(set([config.name_or_path.split("/")[-1] for config in _all_tokenizer_config])) == len(_all_tokenizer_config) - - -class TokenizerFactory: - - def __init__(self): - self.all_tokenizer_configs = sorted(_all_tokenizer_config, key=lambda k: k.name_or_path) - self.all_tokenizer_names = [config.name_or_path for config in self.all_tokenizer_configs] - self.name_to_config_list = [ - {config.name_or_path: config for config in self.all_tokenizer_configs}, - {config.name_display: config for config in self.all_tokenizer_configs}, - {config.name_display.split("/")[-1]: config for config in self.all_tokenizer_configs}, - ] - self.tokenizer_cache = {} - - def get_tokenizer_config(self, tokenizer_name: str) -> TokenizerConfig: - for name_to_config in self.name_to_config_list: - if tokenizer_name in name_to_config: - return name_to_config[tokenizer_name] - return None - - def get_tokenizer(self, tokenizer_name: str): - """ - :param tokenizer_name: - :return: - """ - tokenizer_config = self.get_tokenizer_config(tokenizer_name) - - # 1. load from cache - if tokenizer_config in self.tokenizer_cache: - return self.tokenizer_cache[tokenizer_config] - - # 2. load tokenizer - logger.info(f"loading tokenizer {tokenizer_config.name_or_path}") - if tokenizer_config.impl == TokenizerImpl.TikToken and "openai" in tokenizer_config.name_or_path: - tokenizer = tiktoken.encoding_for_model(tokenizer_config.name_or_path.replace("openai/", "")) - else: - tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( - tokenizer_config.name_or_path, - trust_remote_code=True, - **tokenizer_config.init_kwargs - ) - self.tokenizer_cache[tokenizer_config] = tokenizer - return tokenizer - - def get_name_with_hyperlink(self, tokenizer_name: str): - def model_hyperlink(link, model_name): - model_name = model_name - return f'{model_name}' - - tokenizer_config = self.get_tokenizer_config(tokenizer_name) - return model_hyperlink(tokenizer_config.link, tokenizer_config.name_display.split("/")[-1]) - - -tokenizer_factory = TokenizerFactory() - -# class TokenizerType(Enum): -# -# # BERTTokenizer -# # 依赖一个txt文件 -# -# -# # https://github.com/EleutherAI/gpt-neox/blob/v2.0/megatron/tokenizer/tokenizer.py#L231 -# # 依赖一个json文件，Tokenizer.from_file(vocab_file) -# # 案例：gpt-neox-20B -# HFTokenizer = auto() -# -# # 依赖: model_file, sentencepiece.SentencePieceProcessor(model_file) -# # 案例： -# SentencePieceTokenizer = auto() -# -# -# # 依赖: 3个json文件：vocab.json, merges.txt, special_tokens.txt -# # 源码: -# # - https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/blob/main/megatron/tokenizer/gpt2_tokenization.py#L92 -# # Byte-level BPE -# GPT2BPETokenizer = auto() - - -if __name__ == "__main__": - - for tokenizer_config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs: - if True: - # if "t5" in tokenizer_config.name_or_path: - tokenizer1 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_config.name_or_path) - tokenizer2 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_config.name_display) - tokenizer3 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_config.name_display.split("/")[-1]) - assert tokenizer1 == tokenizer2 == tokenizer3 - print(tokenizer_config.name_or_path, len(tokenizer1)) +from patcher import tiktoken_patch +import tiktoken +from transformers import AutoTokenizer, PreTrainedTokenizer +from enum import Enum, auto +from dataclasses import dataclass, field + +from utils.log_util import logger +from typing import Dict, Any, Union + +"""Interface: +# https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py + +tokenizer.encode -> List[int]: Converts a string to a sequence of ids (integer) +tokenizer.decode + tokenizer.convert_tokens_to_string # gpt4 没有这个方法 +tokenizer.convert_ids_to_tokens +tokenizer.tokenize -> List[str]: Converts a string into a sequence of tokens -> + + +tokenizer.parent = "" +tokenizer.vocab_size +tokenizer.get_vocab() # gpt-neox-20b, llama +tokenizer.type = TokenizerType.ByteBPE.name +tokenizer.implementation = TokenizerImpl.SentencePiece.name # https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/tokenizer.py + "HFGPT2Tokenizer", "HFTokenizer", "GPT2BPETokenizer", "CharLevelTokenizer", "TiktokenTokenizer", "SPMTokenizer", https://github.com/EleutherAI/gpt-neox/blob/main/tools/preprocess_data.py + + +tokenizer.comments = "split all numbers into individual digits, " \ + "and fallback to bytes to decompose unknown UTF-8 characters" + +tokenizer.all_special_tokens # baichuan +tokenizer.special_tokens_set # gpt3.5_turbo +tokenizer.special_tokens_map +""" + + +class TokenizerImpl(Enum): + """ + - https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/__init__.py + - https://huggingface.co/docs/transformers/tokenizer_summary + - https://github.com/EleutherAI/gpt-neox/blob/main/megatron/tokenizer/tokenizer.py + + ## google/BertTokenizer + - https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/bert_wordpiece.py + - 特征 + - 算法：BERT的编码器是 BPE-WordPiece，将单词拆分成多个前缀符号（比如BERT中的##）最小单元 + - 词典：有##开头的token，表示subword， + - 中文采用char粒度分词 + - 英文采用 WordPiece + + + + + ## google/sentencepiece + - https://github.com/google/sentencepiece/blob/3863f7648e5d8edb571ac592f3ac4f5f0695275a/src/sentencepiece_model.proto#L48 + - 支持 sentencepiece 和 wordpiece + - sentencepiece 有byte-bpe吗？ + - UNIGRAM = 1; // Unigram language model with dynamic algorithm + - BPE = 2; // Byte Pair Encoding + - WORD = 3; // Delimitered by whitespace. + - CHAR = 4; // tokenizes into character sequence + - wordpiece + - 特征： + - 训练: spm_train --model_type unigram/bpe/char/word + - 特殊符号： Ġ + - 文件: *.sp_model 或 *.model (可选文件 .vocab，) spm简称 (其他格式比如 tokenizer.json是给hf_tokenizer兼容用的) + - 实现: + - 依赖: protobuf + - 训练: `import sentencepiece as spm; spm.SentencePieceTrainer.train` 或 `spm_train` + - 加载: `import sentencepiece as spm; spm.SentencePieceProcessor().Load(vocab_file)` + - 方法: 是SentencePieceProcessor类型，sp_model.id_to_piece，有tokenizer.json tokenizer.model， + - 分词: + - pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space=True, use_regex=False) + - 词典: 词典字符有 ▁ (U+2581) ，表示空格或句首。 + - 示例：google-t5, llama，baichuan, orion, + - llama: tokenizer.json(包含model.vocab model.merges) tokenizer.model + - grok: 原始是 .model文件，后面转成了 tokenizer.json + - google-t5: tokenizer.json, spiece.model + - Skywork-13B-Math: tokenizer.model + - xlm_roberta: sentencepiece.bpe.model + - GPT2Tokenizer + - tokenizer.json, vocab.json, merges.txt (https://huggingface.co/openai-community/gpt2) + - vocab.bpe, encoder.json, dict.txt （fairseq版本，不常用，可以忽略这个版本） + + + + ## thu/icetk + - icetk： sentencepiece的分支，支持image_tokenizer。 + - glm, chatglm1, chatglm2 + + ## huggingface/tokenizers + - https://github.com/huggingface/tokenizers + - VS sentencepiece + - 支持sentencepiece + - .model转化为 (merges.txt + vocab.json) 或者 tokenizer.json + - https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/scripts/sentencepiece_extractor.py + - 加载 merges.txt, vocab.json + - SentencePieceBPETokenizer https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/v0.19.1/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/sentencepiece_bpe.py#L10 + - 在 sentencepiece基础上，hf_tokenizer支持pre-tokenization的正则表达式，对tab和换行支持更好，支持special token + - 类型： 支持 BBPE, WordPiece or Unigram + - 特征： + - 文件: tokenizer.json(包含后两个文件的内容), merges.txt, vocab.json + - added_tokens 在vocab中不一定存在。 + - 实现: + - 训练: `from tokenizers.trainers import BpeTrainer, UnigramTrainer, WordLevelTrainer, WordPieceTrainer` + - 加载: + - 方法: .model.from_file .model.save .model.token_to_id .model.tokenize + - .model 是 tokenizer.models.BPE 类型 + - 词典有 Ġ "\u0120" 开头 + - 优势 + - + - 示例：gpt2, gpt_neox_20b, moss, bloom, qwen2 + - 优势：相对sentence piece， + - ss + + ## openai/tiktoken + - 特征：空格就是空格， + - 示例：gpt3.5 gpt4, qwen, + """ + """ 算法体系 https://www.huaxiaozhuan.com/%E5%B7%A5%E5%85%B7/huggingface_transformer/chapters/1_tokenizer.html + - word-base tokenizer: + - char-base tokenizer: + - subword-based Tokenizer + - BPE + - byte-bpe: base vocabulary大小是256 + - WordPiece: + - 相比BPE，WordPiece 仅保存最终词表，而不保存学到的 merge rule + - Unigram + - SentencePiece + + """ + + # 分类体系：https://github.com/huggingface/tokenizers/blob/main/bindings/python/py_src/tokenizers/implementations/ + BertTokenizer = "wordpiece.BertTokenizer" + JapaneseTokenizer = ("wordpiece.MecabTokenizer", "https://github.com/polm/fugashi") # 常用日语包 ipadic，fugashi， + ByteLevelBPETokenizer = "byte_level_bpe" # BBPE + SentencePieceBPETokenizer = "sentencepiece_bpe" + + # 分类体系 + + # SentencePeice(BPE) + SentencePiece = auto() # sentencepiece.bpe, sentencepiece.unigram, sentencepiece.char, sentencepiece.word, + byte_level_bpe = auto() + # HFTokenizer = auto() # , 支持 + TikToken = auto() + # subword-nmt + # WordPiece + + +# load_vocab_with_SPECIAL_TOKEN = True # 如果不包含会导致计算词典大小错误、overlap_token计算不一致。 + + +@dataclass +class TokenizerConfig: + """ + https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard/blob/main/src/leaderboard/read_evals.py + """ + name_or_path: str # org/model (path on hub), as unique id + name_display: str = None # + impl: TokenizerImpl = None # implementation, tokenizer_class/type + org: str = None + link: str = None # http://** + desc: str = None # description + meta: str = None + level: str = None # char-level, word-level, byte-level + lang: str = None + init_kwargs: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict, ) + + def __post_init__(self): + if self.link is None: + self.link = "https://huggingface.co/" + self.name_or_path # TODO + revision + if self.name_display is None: + self.name_display = self.name_or_path + + @classmethod + def init_from_json_file(cls, json_filepath: str) -> 'TokenizerConfig': + pass + + def __eq__(self, other): + if isinstance(other, self.__class__): + return self.__dict__ == other.__dict__ + else: + return False + + def __hash__(self): + return hash(self.name_or_path) + + +# TODO: append link and description to the end of dropdown button. +# Add tokenizer_class/type, comments +_all_tokenizer_config = [ + # bert style tokenizers + TokenizerConfig("google-bert/bert-base-cased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google", + desc="first add whitespace around any CJK character, then perform wordpiece tokenization."), + TokenizerConfig("google-bert/bert-base-uncased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google", + desc="first add whitespace around any CJK character, then perform wordpiece tokenization."), + TokenizerConfig("google-bert/bert-base-chinese", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google", + desc="first add whitespace around any CJK character, then perform wordpiece tokenization."), + TokenizerConfig("google-bert/bert-base-german-cased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google"), + TokenizerConfig("dbmdz/bert-base-german-uncased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="dbmdz"), + TokenizerConfig("asafaya/bert-base-arabic", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="-"), + TokenizerConfig("google-bert/bert-base-multilingual-uncased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google"), + TokenizerConfig("google-bert/bert-base-multilingual-cased", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Google"), + TokenizerConfig("tohoku-nlp/bert-base-japanese", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="Tohoku", + desc="The texts are first tokenized by MeCab morphological parser with the IPA dictionary, " + "then split into subwords by the WordPiece algorithm."), + TokenizerConfig("clue/roberta_chinese_clue_tiny", name_display="clue/roberta-chinese-clue", + impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="CLUE", + init_kwargs={"revision": "refs/pr/1"}, + desc="", + meta="去掉了繁体字, https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEPretrainedModels/blob/master/README.md"), + TokenizerConfig("eson/kplug-base-encoder", name_display="eson/kplug", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="JD"), + TokenizerConfig("ckiplab/gpt2-base-chinese", impl=TokenizerImpl.BertTokenizer, org="SINICA"), # 台湾中央研究院 + # WoBERT https://kexue.fm/archives/7758 + # WoBERT Plus https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT + + + # gpt2 style tokenizers + TokenizerConfig("openai-community/gpt2", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="OpenAI"), + # byte-level BPE,没有byte，是unicode-level的吗？ + TokenizerConfig("ClassCat/gpt2-base-french", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ClassCat"), + TokenizerConfig("ClassCat/gpt2-base-spanish", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ClassCat"), + TokenizerConfig("fnlp/moss-moon-003-sft", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, init_kwargs={"revision": "refs/pr/6"}, + org="Fudan", + desc="This tokenizer has been trained to treat spaces like parts of the tokens " + "(a bit like sentencepiece) so a word will be encoded differently whether " + "it is at the beginning of the sentence (without space) or not", + meta="在gpt2词典基础上，扩充了5万中文"), + TokenizerConfig("bigscience/bloom", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="BigScience", + meta="比gpt_neox的词典 对中文支持更好。"), + # ("bloomz_6b4_zh", + # ("BelleGroup/BELLE-7B-2M", # 模型和词典都基于bloom + # + TokenizerConfig("EleutherAI/gpt-neox-20b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="EleutherAI"), # 5万 + TokenizerConfig("cyberagent/open-calm-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CyberAgent"), # GPTNeoXTokenizer + TokenizerConfig("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ABEJA"), + TokenizerConfig("rinna/bilingual-gpt-neox-4b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="ABEJA", lang="en/ja"), + TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-14B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), # 15万，速度有点慢 + TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-110B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), + TokenizerConfig("Qwen/Qwen1.5-1.8B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Alibaba"), + TokenizerConfig("HuggingFaceH4/starchat-alpha", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"), + + ####### google/sentencepiece tokenizer: + # T5 llama internlm + TokenizerConfig("google-t5/t5-large", name_display="google-t5/t5", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Google"), + # t5_small, t5_base, t5_large, flan_t5_base, + # ("t5_base", "", "sentencepiece"), + # TokenizerConfig("google/flan-t5-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, ), + TokenizerConfig("lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, + org="LMSYS", + init_kwargs={"use_fast": False} # 解决 pyo3_runtime.PanicException: AddedVocabulary bad split + ), + TokenizerConfig("CohereForAI/aya-101", org="Cohere For AI"), # "tokenizer_class": "T5Tokenizer", + + TokenizerConfig("ClueAI/ChatYuan-large-v2", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CLUE"), + TokenizerConfig("ClueAI/PromptCLUE-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="CLUE"), + TokenizerConfig("gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k", name_display="Meta/llama3", + impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Meta", + desc="llama split all numbers into individual digits, and fallback to bytes to decompose unknown UTF-8 characters"), + # byte-level BPE + # '中文单字': 700, '中文多字': 0 + TokenizerConfig("NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf", name_display="Meta/llama2", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, + org="Meta"), + TokenizerConfig("huggyllama/llama-7b", name_display="Meta/llama", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Meta"), + TokenizerConfig("hpcai-tech/grok-1", name_display="xai-org/grok-1", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="xAI"), + # 由.model文件转化为了 + TokenizerConfig("hfl/chinese-llama-lora-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-", + meta="向原始LLaMA的词汇表中添加2w个中文词汇，针对原版LLaMA模型扩充了中文词表， 提升了中文编解码效率"), + # + TokenizerConfig("hfl/chinese-llama-2-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-", + meta="重新设计了新词表（大小：55296），进一步提升了中文字词的覆盖程度"), # + TokenizerConfig("hfl/llama-3-chinese-8b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"), + TokenizerConfig("hfl/chinese-alpaca-lora-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="-"), + # 中文Alpaca模型在上述中文LLaMA模型的基础上进一步使用了指令数据进行精调。 "比chinese_llama词典多一个`[PAD]`，请勿混用" + # + # ("belle_llama_ext_7b", + # ("alpaca_7b", + TokenizerConfig("baichuan-inc/Baichuan-7B", name_display="baichuan-inc/baichuan", + impl=TokenizerImpl.SentencePiece, + level="byte-level", org="Baichuan"), + TokenizerConfig("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat", name_display="baichuan-inc/baichuan2", + impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Baichuan", + desc="expand the vocabulary size from 64000 in Baichuan1 to 125696"), + TokenizerConfig("internlm/internlm-chat-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), + # 上海AI实验室 + 商汤 + TokenizerConfig("internlm/internlm2-chat-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), + TokenizerConfig("internlm/internlm2-math-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), + TokenizerConfig("internlm/internlm-xcomposer-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Shanghai AI Lab"), + TokenizerConfig("tiiuae/falcon-7b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="TII"), + TokenizerConfig("tiiuae/falcon-180b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="TII"), + TokenizerConfig("Skywork/Skywork-13B-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Kunlun"), + TokenizerConfig("Skywork/Skywork-13B-Math", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Kunlun"), # 文件：tokenizer.model + TokenizerConfig("FacebookAI/xlm-roberta-base", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Facebook"), + # 这个的tokenizer.json 为什么没有merges? vocab里为什么有概率值？ + # "goat", + + # ##### glm系列 + # "glm_chinese",), + TokenizerConfig("THUDM/chatglm-6b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", + meta=f"num_image_tokens: {12}; num_image_tokens: {34} ", + init_kwargs={"revision": "refs/pr/100"}), + TokenizerConfig("THUDM/chatglm2-6b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", ), + TokenizerConfig("THUDM/chatglm3-6b", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", ), + TokenizerConfig("thu-coai/CharacterGLM-6B", impl=TokenizerImpl.SentencePiece, org="Tsinghua", ), + + # tiktoken 系列 + TokenizerConfig("openai/text-davinci-003", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", + link="https://github.com/openai/tiktoken"), + # + TokenizerConfig("openai/code-davinci-002", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", + link="https://github.com/openai/tiktoken"), + TokenizerConfig("openai/gpt-3.5-turbo", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", + link="https://github.com/openai/tiktoken", + desc="tiktoken is a fast BPE tokeniser for use with OpenAI's models. There are 16 tokens KeyError"), + TokenizerConfig("openai/gpt-4", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", + link="https://github.com/openai/tiktoken", ), + TokenizerConfig("openai/gpt-4o", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="OpenAI", + link="https://github.com/openai/tiktoken", ), + TokenizerConfig("Qwen/Qwen-7B-Chat", name_display="Qwen/Qwen", impl=TokenizerImpl.TikToken, org="Alibaba", + init_kwargs={"revision": "refs/pr/56"}, + meta="在gpt4词典基础上，删除了100个多数字token，增加10000中文词token；并优化了special_token的分词"), + # https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%86%E8%8A%82%EF%BC%88model%EF%BC%89 + # 该词表在GPT-4使用的BPE词表cl100k_base基础上，对中文、多语言进行了优化，在对中、英、代码数据的高效编解码的基础上， + # 对部分多语言更加友好，方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强。 词表对数字按单个数字位切分。 + + # TokenizerConfig("Qwen/Qwen-72B-Chat", impl=TokenizerImpl.TikToken), + + # 未分类 + # ("amber", ""), + TokenizerConfig("LLM360/CrystalCoder", org="MBZUAI"), + TokenizerConfig("mistralai/Mistral-7B-v0.1", org="Mistral"), + TokenizerConfig("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1", org="Mistral"), + + TokenizerConfig("paust/pko-t5-large", org="PAUST"), + + TokenizerConfig("01-ai/Yi-6B", org="Yi"), + TokenizerConfig("01-ai/Yi-34B", org="Yi"), + TokenizerConfig("01-ai/Yi-VL-34B", org="Yi"), + TokenizerConfig("OrionStarAI/Orion-14B-Chat", org="OrionStar"), + TokenizerConfig("microsoft/phi-1", org="Microsoft"), + TokenizerConfig("microsoft/phi-2", org="Microsoft"), + TokenizerConfig("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", org="Microsoft", meta="即llama vocab"), + TokenizerConfig("Upstage/SOLAR-10.7B-v1.0", org="-"), + TokenizerConfig("google/mobilebert-uncased", org="Google"), + # ("google/mobilenet_v2_1.0_224",), # error + TokenizerConfig("google/switch-c-2048", org="Google"), + TokenizerConfig("google/byt5-small", org="Google"), + TokenizerConfig("google/mt5-large", org="Google"), + TokenizerConfig("WizardLM/WizardCoder-Python-7B-V1.0", org="Microsoft"), + TokenizerConfig("WizardLM/WizardCoder-15B-V1.0", org="Microsoft"), + TokenizerConfig("WizardLM/WizardLM-7B-V1.0", org="Microsoft"), + TokenizerConfig("WizardLM/WizardMath-70B-V1.0", org="Microsoft"), + TokenizerConfig("TigerResearch/tigerbot-70b-chat-v4-4k", org="Tigerobo"), + TokenizerConfig("TigerResearch/tigerbot-13b-chat-v2", org="Tigerobo"), + TokenizerConfig("deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct", org="DeepSeek"), + TokenizerConfig("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base", org="DeepSeek"), + TokenizerConfig("deepseek-ai/DeepSeek-V2", org="DeepSeek"), + TokenizerConfig("google/gemma-7b", org="Google"), + TokenizerConfig("allenai/OLMo-7B", org="Allen AI"), + TokenizerConfig("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta", org="HuggingFace"), + TokenizerConfig("ai21labs/Jamba-v0.1", org="AI21"), + TokenizerConfig("databricks/dbrx-instruct", org="Databricks"), + + # ("claude",), + # https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan + + # https://huggingface.co/apple/OpenELM-3B-Instruct https://huggingface.co/apple/OpenELM-3B + +] + +assert len(set([config.name_display for config in _all_tokenizer_config])) == len(_all_tokenizer_config) +assert len(set([config.name_or_path for config in _all_tokenizer_config])) == len(_all_tokenizer_config) +assert len(set([config.name_or_path.split("/")[-1] for config in _all_tokenizer_config])) == len(_all_tokenizer_config) + + +class TokenizerFactory: + + def __init__(self): + self.all_tokenizer_configs = sorted(_all_tokenizer_config, key=lambda k: k.name_or_path) + self.all_tokenizer_names = [config.name_or_path for config in self.all_tokenizer_configs] + self.name_to_config_list = [ + {config.name_or_path: config for config in self.all_tokenizer_configs}, + {config.name_display: config for config in self.all_tokenizer_configs}, + {config.name_display.split("/")[-1]: config for config in self.all_tokenizer_configs}, + ] + self.tokenizer_cache = {} + + def get_tokenizer_config(self, tokenizer_name: str) -> TokenizerConfig: + for name_to_config in self.name_to_config_list: + if tokenizer_name in name_to_config: + return name_to_config[tokenizer_name] + return None + + def get_tokenizer(self, tokenizer_name: str): + """ + :param tokenizer_name: + :return: + """ + tokenizer_config = self.get_tokenizer_config(tokenizer_name) + + # 1. load from cache + if tokenizer_config in self.tokenizer_cache: + return self.tokenizer_cache[tokenizer_config] + + # 2. load tokenizer + tokenizer = self.load_tokenizer(tokenizer_config) + + self.tokenizer_cache[tokenizer_config] = tokenizer + return tokenizer + + def get_name_with_hyperlink(self, tokenizer_name: str) -> str: + def model_hyperlink(link, model_name): + model_name = model_name + return f'{model_name}' + + tokenizer_config = self.get_tokenizer_config(tokenizer_name) + return model_hyperlink(tokenizer_config.link, tokenizer_config.name_display.split("/")[-1]) + + + + def load_tokenizer(self, tokenizer_config): + logger.info(f"loading tokenizer {tokenizer_config.name_or_path}") + if tokenizer_config.impl == TokenizerImpl.TikToken and "openai" in tokenizer_config.name_or_path: + tokenizer = tiktoken.encoding_for_model(tokenizer_config.name_or_path.replace("openai/", "")) + else: + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( + tokenizer_config.name_or_path, + trust_remote_code=True, + **tokenizer_config.init_kwargs + ) + return tokenizer + + + def add_config(self, ): + + + pass + + def add_tokenizer(self, tokenizer_name): + + + pass + + +tokenizer_factory = TokenizerFactory() + + +def add_tokenizer(tokenizer_name: str): + """ + :param tokenizer_name: + :return: + """ + if tokenizer_name in []: + logger.info(f"{tokenizer_name} already exits") + else: + # add to config + tokenizer_config = TokenizerConfig(tokenizer_name, org="-") + + # add to tokenizer + tokenizer = tokenizer_factory.load_tokenizer(tokenizer_config) + + # refresh cache + + + try: + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( + tokenizer_name, + trust_remote_code=True, + **tokenizer_config.init_kwargs + ) + tokenizer_factory.all_tokenizer_configs.append( + "", + ) + tokenizer_factory + + + except Exception as e: + logger.error(e) + + pass + +# class TokenizerType(Enum): +# +# # BERTTokenizer +# # 依赖一个txt文件 +# +# +# # https://github.com/EleutherAI/gpt-neox/blob/v2.0/megatron/tokenizer/tokenizer.py#L231 +# # 依赖一个json文件，Tokenizer.from_file(vocab_file) +# # 案例：gpt-neox-20B +# HFTokenizer = auto() +# +# # 依赖: model_file, sentencepiece.SentencePieceProcessor(model_file) +# # 案例： +# SentencePieceTokenizer = auto() +# +# +# # 依赖: 3个json文件：vocab.json, merges.txt, special_tokens.txt +# # 源码: +# # - https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/blob/main/megatron/tokenizer/gpt2_tokenization.py#L92 +# # Byte-level BPE +# GPT2BPETokenizer = auto() + + +if __name__ == "__main__": + + for tokenizer_config in tokenizer_factory.all_tokenizer_configs: + if True: + # if "t5" in tokenizer_config.name_or_path: + tokenizer1 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_config.name_or_path) + tokenizer2 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_config.name_display) + tokenizer3 = tokenizer_factory.get_tokenizer(tokenizer_config.name_display.split("/")[-1]) + assert tokenizer1 == tokenizer2 == tokenizer3 + print(tokenizer_config.name_or_path, len(tokenizer1))