这个输出与输出的最大token额度,就是人们通常所说的模型上下文(窗口)长度。 比如GPT-4的上下文长度从一开始的4K逐渐拓展到了128K token(GPT-4 Turbo支持的上下文长度),Claude2 将支持的上下文token提至200K,这意味着他们最大支持处理的token,其实相当于23-36万汉字。 越大的上下文窗口,一般意味着可接收和处理的信...
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...
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)。
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...
一口气讲清楚,什么是“token”? #token #AI #人工智能 #大语言模型 - 罗根-AI大模型于20241121发布在抖音,已经收获了10.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
我觉得更简单的理解就是,token就是大语言模型的基础语法元素,比如汉字的拼音,英语的字母。 2024-06-19 13:551回复 Chigogogo 和语言学上的‘’义项‘’的概念相类似 2024-06-04 15:152回复 MichaelJanCarter 加油 2024-06-05 16:281回复 NO.000257 忆婉情深 人美声甜 2024-06-12 01:361回复 路人A丶 BPE...