大模型的token是什么

大模型中的"token"通常是指自然语言处理中的一种基本单位，特别是在基于Transformer架构的预训练模型如BERT、GPT等中。Token是将文本输入分解为可处理的序列的基本单元，例如在词嵌入模型中可能是单词，而在字符级别的模型中可能是单个字符。

每个token会被赋予一个唯一的编号，这个编号对应模型内部的一个特定向量表示。在模型训练过程中，这些tokens用于编码输入文本，让模型能够理解句子的结构和含义。当我们在模型中执行预测或生成任务时，我们会将输入文本转换为一系列的tokens，并将这些tokens馈送到模型中，得到相应的输出。

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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。