大模型，通常指的是具有大规模参数和复杂结构的深度学习模型。这类模型因其庞大的参数数量和复杂的结构，对输入数据的处理能力非常强大。然而，这种强大的处理能力也带来了一些挑战，其中之一就是如何处理和理解大量的文本数据。
分词器（Tokenizer）是自然语言处理（NLP）中的一个重要工具，它的主要功能是将连续的文本序列分割成一个个独立的词语或标记。这样做的原因是，大模型需要理解这些词语或标记的含义，而不是直接处理整个句子或段落。通过分词，模型可以将一个长句子分解为多个较短的片段，每个片段都对应一个词语或标记，这样模型就可以逐个处理这些片段，从而更好地理解和处理文本数据。
此外，分词器还可以帮助模型处理一些特定的问题。例如，在处理英文时，由于英文单词之间没有空格分隔，因此需要使用分词器来将连续的单词分开。而在处理中文时，由于中文字符之间有空格分隔，因此可以直接使用分词器来将连续的汉字分开。
总之，分词器是大模型处理文本数据的重要工具，它可以帮助我们更好地理解和处理文本数据，提高模型的性能。
川公网安备51015602000223号
