做外贸英语要什么网站,推广公司有哪些,wordpress主题grace,滕州盛扬网站建设推广几乎所有大型语言模型#xff08;LLM#xff09;都有自己独立的词表#xff08;Vocabulary#xff09;。这是模型设计和训练过程中的核心组件之一。以下是关于词表的关键点#xff1a;
1. 词表的作用
分词基础#xff1a;词表定义了模型如何将输入文本拆分成基本单元LLM都有自己独立的词表Vocabulary。这是模型设计和训练过程中的核心组件之一。以下是关于词表的关键点
1. 词表的作用
分词基础词表定义了模型如何将输入文本拆分成基本单元如单词、子词、符号等。数值化映射每个词表中的单元对应一个唯一整数Token ID模型通过处理这些 ID 进行运算。模型容量词表大小直接影响模型的参数量和处理效率。
2. 不同模型的词表差异
语言差异
中文模型如 ChatGLM、Qwen包含大量中文字符和常见中文词汇。多语言模型如 mBART、NLLB的词表可能覆盖数十种语言的字符。
训练数据
代码模型如 CodeLlama的词表包含编程语言关键词if, def, {} 等。专业领域模型可能包含生物/化学术语如 AlphaFold 相关的蛋白质序列 token。
分词算法
BPEByte Pair EncodingGPT 系列、RoBERTa。WordPieceBERT、DistilBERT。UnigramT5、XLM-R。SentencePieceLLaMA、Gemini支持跨语言无空格分词。3. 典型模型的词表大小对比模型词表大小特点GPT-250,257英文为主含常见符号BERT30,522英文WordPiece 子词LLaMA 3128,256多语言优化支持代码Qwen-1.5152,064中英混合覆盖数学/代码符号Claude 3~200k强调多语言和长上下文支持4. 为什么需要自定义词表
效率优化避免对常见词如英文的 the、中文的 的过度拆分。语言适配中文/日文等非空格语言需要不同的分词策略。领域适配医学/法律模型需保留专业术语的完整性如 冠状动脉 不应被拆解。生僻词处理通过子词组合如 Deep ##seek → Deepseek解决未登录词问题。
5. 词表如何影响模型行为
分词结果差异
输入 ChatGPT is amazing!
GPT-2 可能拆为 [Chat, G, PT, is, amazing, !]LLaMA 可能拆为 [Chat, GPT, is, amazing, !]语言偏误词表以英文为主时中文/泰文等语言的效率会下降。信息损失过小的词表可能导致专有名词被强制拆解如 Transformer → Trans ##former。
6. 特殊 Token 示例
除了常见词汇词表还包含功能性 Token
[CLS]、[SEP] → BERT 用于句子分类/分隔|im_start| → ChatML 格式中的对话开始标记0x04EOS→ 句子结束符▁ → SentencePiece 表示空格
总结
词表是每个大模型的身份证和语言基因决定了模型如何看待文本。不同模型因目标语言、领域和算法选择差异会采用完全不同的词表设计。这也是同一段输入在不同模型中表现各异的原因之一
