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...
(1)模型输入和输出:大语言模型的输入和输出都是以 Token 为单位进行处理的。无论是输入文本还是生成的文本,都通过 Token 进行表示和分析。 (2)标准化表示:Token 将不同长度的文本进行标准化表示,使模型能够有效地处理各种文本长度。 (3)词汇处理:Token 将不同的词汇拆分成可管理的单元,有助于模型更好地理解和...
Token:在模型处理文本过程中,分割成的最小单元,通常指词元。包括单词、标点符号等,具体分成什么具体取决于使用的分词器的词汇表和分词策略。 最终文本会被转化成对应的向量数字,用于模型的处理 token产生的流程 1. 分词器:分词器是即将连续的文本字符串分解成一系列独立的词。不同模型可能用到的分词器不同,分词方...
令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个token:“over”、“weight”。
大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被 来自:帮助中心 查看更多 → 计费时长指的是? 计费...
Token 是模型处理文本时的基本单位，通俗一点就是我们所认知的“词”，只是正常来讲词的数量太多了，...
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
简单直白，抽象的回答是：相当于人类的语言的单词（个人理解）