大模型中的token通常指的是用于表示文本或语音数据的基本单位。在NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)领域,token可以是文本中的一个字符、一个单词、一个图像像素或一个音频采样点。 token的作用:在大模型训练过程中,这些token被用来构建模型的输入和输出数据。通过将token转化为向量表示,模型可以学习如何根据输入的toke...
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...
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：...
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...
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，...
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) ...
在大语言模型中,**token** 是一个比单个字母或单个汉字更复杂的概念。它通常是指输入文本被模型处理时的一个基本单位,这个单位可以是一个单词、一个子词(subword)、一个字符,甚至是一个特殊的标记(如换行符、标点符号等)。具体来说,token的划分方式取决于模型使用的分词器(tokenizer)。
🤔 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...
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...