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...
在大模型,尤其是自然语言处理(NLP)中的上下文中,"token"通常指的是文本中的一个基本单位。这个单位可以是单词、字符、或者经过分词后的一个词或短语。Token量,即token的数量,是指在文本数据集中token的总数。 以下是关于token量的几点详细说明: 1. **文本分词**:在处理文本数据时,通常首先需要进行分词,即将连续...
token跟⾃然语⾔处理(NLP)中的⼀个关键步骤相关 - 词元化(tokenization),所以token有时 候也会被翻译成“词元”。在整个的NLP处理中,词元化有3类⽅法,分别是:字符级词元化、单词级词元 化、N元语法词元化。字符级词元化就是每个字符对应⼀个token。单词级词元化⽯每个单词作为⼀个 token。N...
大语言模型是有上下文的限制的,专业术语是Token。 有时候看一些偏技术的文章,一些模型后面带着8k、32k,就是指这个大语言模型能够处理的Token的数量,简单理解一个Token是一个单词或者中文字,超过这个范围,造成上下文的信息丢失,大语言模型的反应可能和原始的提问不相关了。 Token 可以被理解为文本中的最小单位。在语言...
在大语言模型(如GPT-4)中,token 是大语言模型一个基本的处理单元。理解token的概念对于理解自然语言处理(NLP)和语言模型的工作机制非常重要。也是为什么所有大语言模型的收费都是按照 token 数量来收费的。 什么是token? Token 是语言模型处理中最小的基本单位,可以是一个字符、一个词、一个子词,甚至是一个标点符...
簡單複雜化,一個token就是一個問題,問題太長搜索時間會太長,導致瀏覽器等待太久,所以當你輸入問題,後台就會把你詞彙分開查找,當然字句太長等待時間越久,所以產生需要購買算力,速度加快,但模型越大又要加買設備,所以是智商稅 8月前·中国香港 3 分享
首先,我们要明确Token的定义。在NLP中,Token是一个基本的单元,用于表示文本或语音中的一个词或短语。它可以是单词(如“apple”)、词根(如“appl”)、词缀(如“-ing”)或者标点符号(如“!”或“?”)。在语言模型中,Token扮演着类似于自然界中的元素或者数学公式中的符号的角色,它们是构建语言的基本单元。
首先,我们来了解一下什么是Tokens: 在自然语言处理领域中,机器学习模型通常以Token作为其输入单位。Token可以被理解为文本中的最小单位,在文本处理中,Token可以是一个词语、数字、标点符号、单个字母或任何可以成为文本分析的单个元素。 在GPT模型中,首先会对输入的文本进行预处理,将其切分成Tokens。这些Tokens会被输入...
播放中 火爆大语言模型中,提到的token是什么?是怎么计算的? 1评论2024-03-10 996|04:58 AI的漩涡,我们每个人或许都会被卷入 2024-03-07 推荐视频 6.9万|02:34 美国道路上常见的“Xing”,不是“行”的拼音 21评论2024-08-30 00:43 破天超爽打金,超高爆率、刀刀切割、刀刀暴击,散人福利! 广告巨鲲吞噬高爆...