大模型中的token是指什麼？
在大模型（尤其是自然語言處理（NLP）領域中的大模型，如BERT、GPT等）的上下文中，"token"是一個關鍵概念，它指的是文字資料在被模型處理之前或過程中被分割成的最小單元。這些單元可以是單詞、標點符號、子詞（subword）等，具體取決於模型的詞彙表（vocabulary）和分詞策略（tokenization strategy）。
分詞策略
基於單詞的分詞：在這種策略下，文字被直接分割成單詞。然而，這種方法在處理如英語這樣的語言時可能會遇到一些問題，比如稀有詞（rare words）和未登入詞（out-of-vocabulary, OOV）的問題。
基於子詞的分詞：為了處理上述問題，許多現代NLP模型採用了基於子詞的分詞方法，如Byte Pair Encoding（BPE）、SentencePiece或WordPiece。這些方法將單詞分割成更小的單元（如字元、字元組合或詞根），這些單元的組合能夠表示詞彙表中的單詞，包括那些罕見的或未出現在訓練資料中的單詞。
Token的作用
輸入表示：在大模型中，token是模型輸入的基本單位。每個token都會被轉換成模型能夠理解的數值形式（通常是向量），這些向量隨後被用於模型內部的計算。
詞彙表：模型的詞彙表定義了它可以處理的token集合。詞彙表的大小是一個重要的超引數，因為它直接影響了模型的記憶體佔用和計算複雜度。較大的詞彙表能夠表示更多的單詞和組合，但也會增加模型的複雜性和訓練時間。
上下文表示：在大模型中，如BERT這樣的Transformer模型，token不僅代表它們自身的資訊，還透過自注意力機制（self-attention）捕獲了與文字中其他token的上下文關係。這種能力使得模型能夠理解和生成更加複雜和連貫的文字。
示例
假設我們有一個句子 "Hello, world!"，在基於單詞的分詞策略下，它可能會被分割成兩個token："Hello," 和 "world!"。然而，在基於子詞的分詞策略下，它可能會被分割成更小的單元，如 "Hello", ",", "world", 和 "!"，或者更進一步地，如果使用了像BPE這樣的方法，可能會分割成更細粒度的單元，如 "Hell", "o", ",", "wor", "ld", 和 "!"。這些token隨後會被轉換成數值向量，並作為模型的輸入。