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*大語(yǔ)言模型核心概念Token是什么

Token是文本處理的最小語(yǔ)義單元。英文環(huán)境下可能是單詞/子詞/標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，中文環(huán)境下可能是單字或分詞后的詞語(yǔ)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是「文字碎片」，相當(dāng)于手機(jī)流量，用越多越貴。DeepSeek幫助文檔提到：1 個(gè)中文字符 ≈ 0.6 個(gè) token。但因?yàn)椴煌Ｐ偷姆衷~不同，所以換算比例也存在差異。

*LLM為何有幻覺(jué)

主要的問(wèn)題是生成機(jī)制，基于概率采樣的解碼策略，在不斷預(yù)測(cè)下一個(gè)概率最大的字是什么 其他還有數(shù)據(jù)缺陷，認(rèn)知局限，對(duì)齊偏差造成。

簡(jiǎn)言之本質(zhì)是「學(xué)太多但沒(méi)常識(shí)」，像背了百科全書(shū)卻不懂生活的小孩 學(xué)錯(cuò)東西：網(wǎng)上錯(cuò)誤信息太多，比如它可能學(xué)到“吃牙膏能美白牙齒” 瞎猜習(xí)慣：不管你問(wèn)什么，它不敢說(shuō)不知道，硬編個(gè)答案。