精灵族王子 LV
发表于 2025-4-29 11:48:29
在大模型计算中，Token是一个非常关键的概念。简单来说，Token是对文本进行处理和分析时划分出的一个个基本单元。
当我们有一段文本时，大模型不会直接处理整段文本，而是将其分解成一个个Token。这就好比把一篇文章拆分成一个个的词语、字或者符号片段 。比如对于英文文本，可能会按单词划分成Token；对于中文，既可以按字，也可以按词来划分Token，这取决于具体的模型设定。例如，“我喜欢苹果”这句话，如果按字划分Token，就会有“我”“喜”“欢”“苹”“果”这5个Token；要是按词划分，就是“我”“喜欢”“苹果”3个Token 。
Token的划分是为了便于大模型进行计算和理解。大模型内部是基于这些Token来构建计算逻辑和语义表示的。每个Token在模型中都被映射为一个数值向量，这个向量包含了该Token的语义信息。通过对这些Token向量的处理，大模型能够学习到文本中的语言模式、语义关系等。
在模型训练过程中，大量的文本数据被划分成Token序列，模型根据这些Token序列之间的关系来学习语言知识。例如，模型会学习到某个Token后面通常会跟着哪些Token，它们之间的概率关系是怎样的。这样在生成文本时，模型就可以根据已经出现的Token，按照学习到的规律来预测下一个最可能出现的Token，依次类推，从而生成连贯的文本。
Token的数量和长度也会对大模型的性能和计算资源产生影响。过多的Token会增加计算量和存储需求，导致训练和推理的时间变长，占用更多的内存。同时，如果Token划分得不合理，比如过大或过小，可能会影响模型对语义的捕捉和理解能力。所以，合理的Token划分策略对于大模型的高效运行和准确表现至关重要。
总之，Token是大模型计算里文本处理的基本单元，它在模型的训练、推理以及对文本语义的理解和生成过程中都扮演着不可或缺的角色，深刻理解Token的概念是掌握大模型技术的重要基础。 |
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