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Token vs 单词 - 蝈蝈俊
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了大型语言模型中Token与单词的关系，以及不同的分词策略和其适用场景。Token是通过神经网络模型的训练得到的多维向量，能够很好地表示单词的语义。选择正确的分词策略能够确保信息完整性和优化计算效率。
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关键要点
- 大型语言模型生成文字需要理解单词。
- Token是基础单元，定义和分割方法因模型而异。
- 单词与Token的对应关系并非一一对应，存在多种情况。
- 子词分词策略可以帮助理解词根、前缀和后缀。
- 字符级分词适用于基础训练、处理未知单词和拼写错误。
- 多字词分词将多个单词视为一个token。
- 特殊字符和标点符号通常视为独立tokens。
- 非拉丁语系语言的Token与单词关系更复杂。
- 特殊分词标记如[CLS]和[SEP]用于特定任务。
- 正确的分词策略对模型效能至关重要。
- Token通过多维向量表示单词的多种含义和上下文信息。
- 模型训练过程中学习到的向量捕捉单词的语义。
- Token是连接人类语言与计算机理解的桥梁。
- 选择合适的分词策略可确保信息完整性和优化计算效率。
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