TokenIM(Token Interaction Model)主要用于解析各种数据中的 token 编码,具体的编码数量可以根据实际应用、模型架构和训练数据等因素而有所不同。比如,在自然语言处理(NLP)中,token的数量取决于词汇表的大小和处理的文本种类。

一般来说,基础的词汇(例如字词、字母、符号等)会有不同的编码,每种语言和应用场景都有其特定的字典。例如,在使用 BERT 或 GPT 等预训练模型时,词汇表通常包含数千到数万个 token。

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一般来说,基础的词汇(例如字词、字母、符号等)会有不同的编码,每种语言和应用场景都有其特定的字典。例如,在使用 BERT 或 GPT 等预训练模型时,词汇表通常包含数千到数万个 token。

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