AutoTokenizer

A： AutoTokenizer类有什么用 #

ChatGPT： AutoTokenizer类是transformers库中的一个自动选择合适的tokenizer的类，它可以根据给定的模型名称自动选择使用与该预训练模型兼容的tokenizer。 使用AutoTokenizer类可以帮助我们简化预处理的步骤，特别是在使用多个不同的预训练模型时。

在使用传统的tokenizer时，我们需要手动选择适合每个预训练模型的tokenizer，并且还需要了解每个tokenizer的工作原理和具体用法。这需要大量的时间和精力。而AutoTokenizer类自动选择适当的tokenizer，可以更快速、更方便地对不同的预训练模型进行预处理。

此外，AutoTokenizer类还提供了一些方便的方法，例如encode（编码文本）、decode（解码文本）等，可以轻松地将文本转换为模型可以理解的格式，并将其用于后续的预测或其他任务。

A: 解释代码 #

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

ChatGPT： 这段代码中，首先从transformers库中导入了AutoTokenizer类。AutoTokenizer是一个自动选择合适的tokenizer的类，它可以根据给定的模型名称自动选择使用与该预训练模型兼容的tokenizer。AutoTokenizer类是在transformers库中预先定义的，可以直接使用。

接下来，使用AutoTokenizer类的from_pretrained方法，从预训练模型"THUDM/chatglm-6b"中获得相应的tokenizer。由于该模型是在远程服务器上进行训练的，因此需要trust_remote_code=True参数来确认该预训练模型的可信度。

这段代码的作用是使用指定的预训练模型创建一个tokenizer，以便用于对文本进行编码和解码。tokenizer可以将输入的文本转换成模型可以理解的格式，以进行后续的预测或其他任务。

A：json和 jsonl区别 #

ChatGPT： JSON是一种数据格式，它是一种轻量级的数据交换格式，用于前后端数据交互。它可以表示结构化的数据，包括数字、字符串、布尔值、数组和对象等。

而JSONL是指JSON Lines，即每行一个JSON，它是一种将多个JSON对象存储在同一个文件中的格式。每个JSON对象都占用单独的一行，这使得JSONL更适合处理大量数据，因为它可以逐行读取数据，而不需要将整个文件加载到内存中。JSONL通常用于日志文件、数据备份和数据流处理等场景。