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前言

我们在Hugging Face不同模型对应的tokenizer映射字典，不存在某些专有词汇，我们需要新增对应的token，以便我们使用对应模型处理不存在专业词汇。为此，本篇文章针对此问题，记录如何为tokenizer添加对应词汇，便于模型转换。

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一、tokenizer添加token

我选择llava对应小羊驼模型的tokenizer，我将其读取为tokenizer，在保存原有tokenizer，随后使用tokenizer.add_tokens添加token，也将其保存，并加载添加后的tokenizer，其详细代码如下：

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(
    '/home/llava_v1.5_lora/vicuna-13b-v1.5',
    cache_dir=None,
    model_max_length=4096,
    padding_side="right",
    use_fast=False,
)  # 加载语言模型的tokenizer



vocab=["你好", "我完成加载","ok"]

if __name__ == '__main__':
    vicuna_dict = tokenizer.get_vocab()

    token_vocab = [tokenizer.tokenize(voc) for voc in vocab]

    tokenizer.save_pretrained("llava_vicuna_token_ori")  # 保存原有的tokenizer

    new_tokens = ["你好", "我完成加载"]

    # 添加新 token
    tokenizer.add_tokens(new_tokens)

    # 确保 tokenizer 重新构建词汇表
    tokenizer.save_pretrained("llava_vicuna_token")  # 保存更新后的tokenizer

    tokenizer_ll = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('llava_vicuna_token',
                                                              cache_dir=None,
                                                              model_max_length=4096,
                                                              padding_side="right",
                                                              use_fast=False)  # 加载语言模型的tokenizer

    vicuna_dict_ll = tokenizer_ll.get_vocab()

    token_vocab_ll = [tokenizer_ll.tokenize(voc) for voc in vocab]

二、结果比较

最终我们发现添加token后文件夹多了一个added_tokens.json文件，该文件夹就是我们添加内容。
added_tokens.json内容如下：

{
  "你好": 32000,
  "我完成加载": 32001
}

文件结果如下：

三、added_tokens.json文件修改
既然文件差异是多了一个字典added_tokens.json文件，那么我想直接把一些字典添加到该文件夹中，是否有效？答案是：肯定的。

1、手动添加token

那么added_tokens.json文件内容如下：

{
  "你好": 32000,
  "我完成加载": 32001,
  "太棒了": 32002
}

2、代码验证添加token

使用代码查看如下：

new_tokens = ["你好", "我完成加载","太棒了"]

tokenizer_ll = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('llava_vicuna_token',
                                                              cache_dir=None,
                                                              model_max_length=4096,
                                                              padding_side="right",
                                                              use_fast=False)  # 加载语言模型的tokenizer

    tokens=[tokenizer_ll.tokenize(t) for t in new_tokens]
    print(tokens)
    ids = [tokenizer_ll.convert_tokens_to_ids(t) for t in tokens]
    print("tokens Ids:\n", ids)

3、结果显示

显示结果如下：