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【大模型基础】第三阶段：分词与嵌入 (Tokenization & Embedding)

摘要本文深入探讨了大型语言模型(LLM)处理文本的两大核心技术：分词(Tokenization)与嵌入(Embedding)。分词部分详细比较了字符级、词级和子词级三种分词方案，重点分析了BPE、WordPiece和SentencePiece三种主流分词算法的原理及优劣。嵌入部分则阐述了如何将分词结果转化为高维向量表示，并介绍了嵌入空间的几何特性。文章还包含代码实战环节，演示了使用TikToke