大模型的“token”是指在自然语言处理(NLP)任务中,模型所使用的输入数据的最小单元。以下是对大模型token的详细解释: 定义 基本单位:token是NLP任务中文本数据的基本处理单位,可以是单词、子词或字符等,具体取决于模型的设计和训练方式。 编码方式:在模型的输入端,通常会使用特定的编码方式将这些token映射为数字表示...
大模型中的token是指文本数据在被模型处理之前或过程中被分割成的最小单元。这些单元可以是单词、标点符号、子词(subword)等,具体取决于模型的词汇表(vocabulary)和分词策略(tokenization strategy)。以下是大模型中token的详细解释:1. 分词策略:大模型中的token是根据不同的分词策略生成的。常见的分词策略包括: - 基...
在大模型(尤其是自然语言处理(NLP)领域中的大模型,如BERT、GPT等)的上下文中,"token"是一个关键概念,它指的是文本数据在被模型处理之前或过程中被分割成的最小单元。这些单元可以是单词、标点符号、子词(subword)等,具体取决于模型的词汇表(vocabulary)和分词策略(tokenization strategy)。 分词策略 基于单词的分词...
定义：简单来说，token是对文本进行分割后的最小单元。大模型在处理文本时，无法直接处理人类自然语言中的文字，需要将文本拆分成一个个的token，以便模型能够理解和处理。例如，对于句子 “欢迎关注订阅招文袋公众号”，可以将其拆分成多个token：“欢迎”“关注”“订阅”“招文袋”“公众号”。作用将文本数字化：...
1. 什么是 Token? 1.1 概念呈现 在大语言模型中,Token(标记)是文本处理的基本构建块。它代表了文本中的一个离散元素,可以是单词、字、子词(subword)或字符。Token 的作用是将文本拆分成最小可处理单元,以便进行后续的文本分析和应用。 token -->词语、短语、字符 (映射) ...
BPE还允许模型通过组合现有单词或标记来生成新单词或标记。词汇表越大，模型生成的文本就越多样化并富有表现力。但是，词汇表越大，模型所需的内存和计算资源就越多。因此，词汇表的选择取决于模型的质量和效率之间的权衡。基于用于与模型交互的token数量以及不同模型的不同速率，大模型的使用成本可能大不相同。例如，...
简单来说,token就是模型处理文本的最小单元。这些单元可以是单词、子词或者字符。大模型通过把这些文本分解成一个个的token,才能更好地理解和捕捉文本中的信息。而且,这些token通常会被映射成数字,这样计算机才能更高效地处理和理解自然语言。 理解token的长度...
在使用LLM大模型时,我们经常会遇到一个关键词,叫:Token。 比如: 最新版GPT-4 Turbo模型最高支持 128k token 上下文; 曾经GPT 最强对手Claude-2.1支持最高 200K token 上下文; 在GPT 商店创建角色时,核心 Prompt 最高支持 8000 token。 1. 什么是 Token?
🤔 在大语言模型中,Token(标记)是文本处理的基本构建块。它代表了文本中的一个离散元素,可以是单词、字、子词(subword)或字符。Token 的作用是将文本拆分成最小可处理单元,以便进行后续的文本分析和应用。👉 Token 在大语言模型中具有以下特点和作用: 1️⃣ 模型输入和输出:大语言模型的输入和输出都是以...
- 输入表示:token是模型输入的基本单位。每个token都会被转换成模型可以理解的数值形式/向量,用于模型内部的计算。 - 词汇表:词汇表是模型它可以处理的token集合。表的大小是一个关键的超参数,因为它影响模型运行占用内存和计算的复杂度。较大的词汇表能够表示更多的单词和组合,但也会增加模型的复杂性。 - 上下文表...