大预言模型中字的token是什么意思

在大型预训练语言模型（如GPT）中，字的token（也称为子词符号）是将单词拆分为更小的单元的过程。这是因为单词可能会被拼写不同、大小写不同或者有不同的后缀和前缀。通过将单词拆分成更小的单元，可以更好地利用数据进行训练，提高模型的性能。

字的token通常是根据一种称为BPE（Byte Pair Encoding）算法进行生成。该算法通过不断合并字符对来构建一个词汇表，直到达到所需的词汇表大小。例如，"unbelievable"可能被拆分成"un", "be", "liev", "able"等字的token。这些字的token通常以"#"字符作为前缀，以区别于真正的单词。

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bert模型中token是什么意思

在NLP中，token是指对于一个原始文本序列，将其分割成有意义的最小单元，这些最小单元成为token。比如，在英文文本中，token通常是单词，标点符号和数字，而在中文中，token通常是单个汉字或者词语。

在BERT模型中，token是指经过WordPiece或者其他分词算法处理后的文本序列中的最小单元。WordPiece是一种基于贪心算法的分词算法，将文本序列中的每个token拆分成多个子token，然后将每个子token映射到一个唯一的ID。这样，BERT模型就可以处理不同长度的文本序列，并对每个子token生成对应的向量表示。在BERT模型中，每个token对应一个向量表示，这个向量表示是BERT模型输入的一部分，用于对文本序列进行编码和处理。

BERT模型中token是什么意思

在NLP中，token是指对于一个原始文本序列，将其分割成有意义的最小单元，这些最小单元成为token。比如，在英文文本中，token通常是单词，标点符号和数字，而在中文中，token通常是单个汉字或者词语。

在BERT模型中，token是指经过WordPiece或者其他分词算法处理后的文本序列中的最小单元。WordPiece是一种基于贪心算法的分词算法，将文本序列中的每个token拆分成多个子token，然后将每个子token映射到一个唯一的ID。这样，BERT模型就可以处理不同长度的文本序列，并对每个子token生成对应的向量表示。在BERT模型中，每个token对应一个向量表示，这个向量表示是BERT模型输入的一部分，用于对文本序列进行编码和处理。