AI模型将文本处理为数值标记，而非单词，这些标记通常是单词的片段。这个标记化过程，通常使用字节对编码（BPE），将文本转换为数值向量，使模型能够通过数学关系而非直接的语言理解来理解含义。模型标记词汇的大小和构成，很大程度上受其训练数据（通常以英语为主）的影响，这决定了它如何解释和响应提示，从而导致潜在的偏见和局限性，例如错误计算被拆分成多个标记的单词中的字母。 AI
影响 理解标记化揭示了大型语言模型如何处理信息，突显了提示工程的重要性以及模型输出中潜在的偏见。
排序理由 文章解释了大型语言模型背后的一个核心技术概念（标记化），而不是宣布新的发布或产品。
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