大模型中Token是什么意思
在大模型中，Token是指用于表示文本中的最小单位的符号。这些单位可以是单词、短语、数字或标点符号等。Tokenization是将输入文本分割成一系列Token的过程，这是自然语言处理（NLP）中的一个基本步骤。Token在模型训练和应用中起着重要作用，因为它们被用作训练数据的基本单位，并且通过embedding操作可以转换为向量形式，以便模型进行处理。
此外，Token的数量也是衡量大模型规模的一个重要指标。例如，GPT-4的训练过程中使用的Token数量大约为13万亿个。Token的数量直接影响模型的复杂度和性能。因此，理解和优化Token的使用对于提高大模型的效率和效果至关重要
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