大型语言模型（LLM）在处理文本前，需要将其转换为称为“标记”（token）的数字表示。一个标记可以是一个词、词的一部分或标点符号，每个标记都被分配一个唯一的标记ID。不同的LLM使用不同的分词器，导致相同的文本可能拥有不同的标记ID。像字节对编码（BPE）、字节级BPE（BBPE）和WordPiece等算法被用来管理词汇量大小和序列长度，以解决字符级分词中固有的词汇外（out-of-vocabulary）单词和长序列等问题。处理的标记数量直接影响模型的上下文窗口和计算需求。 AI
影响 理解分词对于优化LLM性能和管理上下文窗口限制至关重要。
排序理由 博客文章解释了LLM中的一个核心技术概念。
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