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分词器在大模型中的核心解析

1. 分词器的定义与基本作用

分词器（Tokenizer）是自然语言处理（NLP）中的核心组件，负责将原始文本拆分为模型可处理的离散单元（称为Token）。其核心功能包括：

• 文本离散化：将连续字符序列转化为数字序列，作为模型的输入。
• 语义单元提取：通过切分单词、子词（Subword）或字符，保留语言的基本语义单元。
• 跨模态桥梁：在大型语言模型（LLM）中，分词器是文本与模型之间的接口，直接影响模型对语义的理解和生成能力。

2. 分词粒度的分类与权衡

分词器根据粒度可分为三类，各有优缺点：

• 单词（Word）粒度：
  • 优点：保留完整词汇边界，适合形态简单的语言（如英语）。
  • 缺点：词表庞大，难以处理未登录词（如“ChatGPT”需拆分为“Chat”和“GPT”）。
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