从前面章节我们可以知道，Transformer接受的是高维向量（word embedding），而从文本到向量的转换分为两个阶段：分词和embedding化，分别产出token和word embedding。在构建大模型的过程中，token 分词与word embedding扮演着举足轻重的角色。它们不仅是模型理解文本语言的基础，还深刻影响着模型的性能与精度。本篇会介绍如何做好单词到数字的映射，下一篇介绍如何从数字转换到embedding。
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