大模型中的"tokens"指的是模型处理的输入文本中的单词、标点符号或其他文本单元。在自然语言处理任务中，文本通常会被分解成一个个token，以便计算机能够理解和处理。这些tokens可以是单词、数字、标点符号、特殊符号等，它们构成了模型的输入，帮助模型理解文本的含义和结构。
在大型语言模型中，tokens的数量通常是非常庞大的，因为模型需要处理大量的文本数据以学习语言的规律和模式。这些tokens被转换成向量形式输入到模型中进行训练和推理。通过处理tokens，大模型能够学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译、情感分析等。tokens的选择和处理对于模型的性能和效果有着重要的影响，因此在构建和训练大模型时需要仔细设计和处理tokens。
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