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原始数据转换为令牌序列详解
资料介绍
一、核心概念解析
1.1 什么是令牌（Token）
**令牌（Token）**是自然语言处理（NLP）中对原始文本数据进行拆分处理后得到的最小单元，它可以是一个词、一个词组、一个字符，或者一个子词。不同于分词直接按照词语边界拆分，令牌化（Tokenization）能够处理未登录词、生僻词和特殊符号，适配不同大语言模型的输入要求。
1.2 为什么需要转换为令牌序列
转换为令牌序列是大语言模型处理文本的前置必要步骤，核心原因包括：
1. 大语言模型无法直接理解原始文本，只能处理数字形式的输入，每个令牌都会映射到模型词表中的一个唯一整数ID，形成模型可识别的数字序列
2. 合理的令牌拆分能够控制模型输入长度，平衡计算效率和语义完整度，避免长文本超出模型上下文窗口限制
3. 不同语种、不同场景的文本通过令牌化处理，可以统一转化为标准格式输入，提升模型泛化能力
2.2 主流子词令牌化算法
1. 字节对编码（BPE，Byte Pair Encoding）
BPE是目前应用最广泛的子词令牌化算法，核心流程是先将所有文本拆分为单个字符，统计相邻字符对的出现频率，每次将频率最高的字符合并为新的子词，重复合并直到达到预设的词表大小。GPT系列、LLaMA系列都使用BPE算法。
2. WordPiece
WordPiece是BERT使用的令牌化算法，和BPE不同，它基于概率likelihood选择合并对，每次合并能够让训练数据整体似然度提升最大，更适配生成任务之外的理解类模型。
3. Unigram
Unigram从大词表开始迭代，不断移除对整体似然度贡献最小的子词，直到达到目标词表大小，Google T5模型、ALBERT使用了该算法。
4. ByteLevel BPE
OpenAI GPT提出的改进版BPE，直接以字节为基础单位进行拆分，能够处理任何Unicode字符，完全避免未登录词的问题，哪怕是罕见字符也可以拆分为对应字节进行编码。
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