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...
而OpenAI 也公布了自己的 token 分词工具,可以直接在 OpenAI 的平台输入对应的文本,然后输出对应的分词规则与 token 数量。可以看到GPT系列的模型分词并不是每个单词就是一个 token,而是采用了子词级别的tokenization分词,比如 tokenized单词就是 2 个 token,因此大语言模型中的 token 并不是完全一个单词。而针对中文...
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。
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
总结起来,Token在ChatGPT等语言大模型中是一种关键的构建模块,它帮助机器理解自然语言并生成符合语法和语义规则的新文本。它的应用场景广泛,包括文本生成、语音识别和机器翻译等任务。而随着技术的发展,Token的概念还将继续在其他领域和应用中发挥重要作用。
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...
在大模型训练过程中,Token的主要作用是什么?()A.表示模型的参数B.表示输入数据的基本*单位C.表示模型的输出结果D.表示模型的损失函数点击查看答案&解析 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.单项选择题YOLO V1的损失函数中,置信度误差的权重调整参数是哪个?() A.λcoordB.λnoobjC.λobjD.λclass 点击...