天门建设局官方网站,网站关键词快速排名工具,怎么制作一个平台,朝阳制作网站TokenToken 的基本概念在大模型#xff08;如GPT系列#xff09;中#xff0c;token是文本处理的最小单位。模型将输入的文本分割成token序列#xff0c;每个token对应一个唯一的整数ID#xff0c;用于模型的内部处理。例如#xff0c;英文单词apple可能被编…TokenToken 的基本概念在大模型如GPT系列中token是文本处理的最小单位。模型将输入的文本分割成token序列每个token对应一个唯一的整数ID用于模型的内部处理。例如英文单词apple可能被编码为一个token而较长单词或短语可能被拆分为多个token。Token 的分割方式英文及拉丁语系文本通常按单词或子词分割。例如unhappiness → un, happiness子词分割。标点符号和空格可能作为独立token。中文文本通常以单字或常见词语为单位。例如人工智能 → 人工, 智能常见词语组合。其他语言依赖语言的书写系统可能按字符或音节分割。Token 数量的影响输入长度限制模型对token序列长度有上限如GPT-3最多2048个token。超出部分会被截断。计算成本处理更多token需要更高的计算资源。计费标准许多API服务按token数量计费
tokenizertokenizer的基本概念tokenizer分词器是将文本拆分为token词元的工具或算法。它是自然语言处理NLP中的预处理步骤负责将原始文本转换为模型可处理的离散单元。tokenizer的核心功能文本拆分将句子或段落拆分为token序列。映射到ID将每个token转换为模型词汇表中的唯一数值ID。处理特殊字符处理标点、大小写、未登录词OOV等。添加控制token如[CLS]、[SEP]用于BERT等模型。关键结论tokenizer是工具token是工具输出的结果二者是流程中的不同环节。
