合并词表的时候，为何不重新统计spm分数？

[CheungZee]

提交前必须检查以下项目

• 请确保使用的是仓库最新代码（git pull），一些问题已被解决和修复。
• 由于相关依赖频繁更新，请确保按照Wiki中的相关步骤执行
• 我已阅读FAQ章节并且已在Issue中对问题进行了搜索，没有找到相似问题和解决方案
• 第三方插件问题：例如llama.cpp、text-generation-webui、LlamaChat等，同时建议到对应的项目中查找解决方案
• 模型正确性检查：务必检查模型的SHA256.md，模型不对的情况下无法保证效果和正常运行

问题类型

效果问题

基础模型

None

操作系统

None

详细描述问题

合并词表的时候，为何不重新统计spm分数？

## Add Chinese tokens to LLaMA tokenizer
llama_spm_tokens_set=set(p.piece for p in llama_spm.pieces)
print(len(llama_spm_tokens_set))
print(f"Before:{len(llama_spm_tokens_set)}")
for p in chinese_spm.pieces:
    piece = p.piece
    if piece not in llama_spm_tokens_set:
        new_p = sp_pb2_model.ModelProto().SentencePiece()
        new_p.piece = piece
        new_p.score = 0
        llama_spm.pieces.append(new_p)
print(f"New model pieces: {len(llama_spm.pieces)}")

new_p.score = 0

依赖情况（代码类问题务必提供）

# 请在此处粘贴依赖情况

运行日志或截图

# 请在此处粘贴运行日志

[github-actions]

This issue has been automatically marked as stale because it has not had recent activity. It will be closed if no further activity occurs. Thank you for your consideration.

[github-actions]

Closing the issue, since no updates observed. Feel free to re-open if you need any further assistance.