获得大语言模型的encode表示

获得大语言模型的编码表示通常是指将文本输入转换成机器可以理解的形式，以便于模型处理。对于像我这样的基于Transformer架构的语言模型，这涉及到一个过程叫做“编码”：

1. **分词**: 输入文本首先会被分割成一系列的词语或子词（例如在BERT中叫WordPiece，而在GPT系列中可能是子word级别），每个单元就是一个token。

2. **添加特殊标记**: 每个token前面可能会加上特定的开始（<sos>）、结束（<eos>）或分类标签（如[CLS]用于获取句子级别的表示）等特殊标记。

3. **编号化**: 接着，这些tokens会映射到对应的整数ID，这是通过词汇表完成的。这样，原始字符串就被转化为一个整数序列。

4. **向量化**: 最后，这些ID序列会通过模型的嵌入层转换为高维稠密向量，即我们所说的“编码”。这个过程通常包括位置编码，以保留词语之间的相对顺序信息。