Token ID，即任意整数，在自然语言处理模型中通过嵌入式获得含义。最初，使用独热编码，为每个 Token 分配一个唯一、稀疏的向量。然而，这种方法对于大型词汇表来说效率低下，并且无法捕捉词语之间的语义关系，因为所有词语的距离都相等。密集向量，即嵌入式，通过将 Token 表示为更短、有意义的数字列表来克服这些限制，其中相似的词语具有数值上接近的向量，从而使模型能够理解语义关系。 AI
影响 解释了大型语言模型理解词语含义的基本机制，这对于开发和微调模型至关重要。
排序理由 文章解释了 NLP 研究中的一个核心概念：嵌入式。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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