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    Tokenizer是将文本切分成多个tokens的工具或算法。 它负责将原始文本分割成tokens 序列。 在NLP中,有多种不同类型的tokenizer,每种tokenizer都有其特定的应用场景和适用范围。 基于字符的Tokenizer:将文本按照字符分割成token,适用于处理中文等没有空格分隔的语言。
  • ChatGPT如何计算token数? - 知乎
    OpenAI 使用的分词方法,特别是针对汉字,的确有时会导致一个汉字被计算为多个 tokens。 这不是将汉字拆成 Unicode 码来处理,而是因为 GPT-3 使用的 Byte-Pair Encoding (BPE) 分词方法会将某些字符或字符组合切分成多个 tokens。
  • 大模型训练的性能指标:吞吐率 Throughput 是指什么? - 知乎
    每秒处理的Token数: Throughput_ {tokens} = Throughput_ {samples} * seq\_len \\ 假设GLM10B网络模型使用DGX A100(8x 80GB)训练的吞吐量为25 samples s,max seq_len为1024,那么按照tokens来计算吞吐量为 25 * 1024 = 25600 tokens s,也就是每秒能处理2万多个tokens。 单卡吞吐量为 3200 token s p
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    如题,本地部署的话,14b的用16g显存显卡能用gpu跑吗,32b的用32g显存显卡能用gpu跑吗?我看到过有篇文章…
  • deepseek开始会员收费了吗? - 知乎
    deepseek-chat 模型已经升级为 DeepSeek-V3;deepseek-reasoner 模型为新模型 DeepSeek-R1。 思维链为deepseek-reasoner模型在给出正式回答之前的思考过程,其原理详见 推理模型。 如未指定 max_tokens,默认最大输出长度为 4K。请调整 max_tokens 以支持更长的输出。 关于上下文缓存的细节,请参考 DeepSeek 硬盘缓存
  • 在中文 NLP 等论文中,应该如何翻译 token 这个词? - 知乎
    在语言学特定语境下,一般会将 word type 和 word token 做比对,这时候,翻译为 词形 和 词例 比较合适。word type指的是词表中互不相同的单词形态,而word token则是指文本中具体出现的单词。很多NLP论文中说token的时候,大致是指的文本序列中具体出现的那些词,即word token。
  • 为什么大模型输入输出往往只有2K, 4K token? - 知乎
    NLP和大模型中的Token(文本单元) 在NLP和大模型的背景下,"token"则指的是文本数据的基本处理单元。 Token化是将原始文本分割成一系列tokens的过程,这些tokens可以是单词、字符、子词或其他语言结构。 Token的作用 Token在大模型中的作用主要体现在以下几个方面: 1
  • 视觉Transformer中的token具体指什么,如何理解? - 知乎
    个人觉得,token可能比较类似于patch,我们一般所说的patch就是由一组像素构成的,就是图像中的一个小区域或者一个小片段,patch是由 patch embedding 将图像分成固定大小的patch,并将每一个patch嵌入到低维向量中。token也可以由patch embedding得到(你可以去看看 2022年 CVPR 的 MixFormer),但是token貌似比patch
  • 求问deepseek出现这种情况怎么办啊? ? - 知乎
    DeepSeek 不是告诉你原因和解法了嘛。 原因:当前对话已超出深度思考的最大长度限制 解法:开启一个新对话继续思考吧 至于具体解释,得看这几个参数,DeepSeek R1 的 上下文长度 为64K,意味着一轮对话最多能包含64K的token。
  • 大模型参数量和占的显存怎么换算? - 知乎
    Llama 7B或者baichuan7b跑起来需要多少显存?能根据参数量估计出来么?





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