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...
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)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...
- 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...
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”。
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，...
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...
在大语言模型里,Token就像是文字的乐高积木,把一大堆乱七八糟的字词拆分成一小块一小块的。这样,模型就能更容易地理解、储存和处理这些小块。每个Token都有自己的意思,但组合起来又能变成新的句子。这就好比是用积木搭出了一个故事,让模型能更聪明地说话和写作。
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）