token embeddings

Token embeddings是将文本中的每个token转换为向量表示的过程。在自然语言处理中，为了方便计算机处理文本信息，我们通常会将文本划分为一个个token，比如单词、词组或者字符。而为了能够对这些token进行机器学习等任务，我们需要将它们转换为向量表示。Token embeddings的目标就是通过一个映射函数，将每个token映射到一个固定维度的向量空间中，从而捕捉到token之间的语义和语法信息。

在具体实现过程中，输入文本首先会经过tokenization处理，即将文本划分为一系列的token。通常会在划分结果的开头插入一个特殊的token [CLS]，表示该文本用于分类任务，而在结尾插入另一个特殊的token [SEP]，用于划分句子对。接着，每个token会被映射为一个向量表示，这就是token embeddings层的实现过程。