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中国邮政做特产的网站,中国机械加工网商城,app主题WordPress,学校网站开发价格在自然语言处理#xff08;NLP#xff09;和人工智能#xff08;AI#xff09;系统中#xff0c;如何将原始文本转化为模型可理解的形式#xff0c;是一个基础但至关重要的问题。在这个过程中#xff0c;有两个核心概念经常被提及#xff1a;分词#xff08;Tokenizat…在自然语言处理NLP和人工智能AI系统中如何将原始文本转化为模型可理解的形式是一个基础但至关重要的问题。在这个过程中有两个核心概念经常被提及分词Tokenization和分块Chunking。尽管它们听起来相似且都涉及对文本的切分但它们的目标、方法和应用场景存在本质区别。本文将从技术角度出发结合实际应用背景对这两个概念进行系统性的对比分析。首先我们从定义入手。什么是分词Tokenization分词是文本预处理的第一步指的是将连续的文本流拆分为更小的、有意义的单元这些单元被称为“token”标记或词元。例如在英文中句子 “I love AI research” 可能被分词为四个 token[“I”, “love”, “AI”, “research”]。而在中文中由于词语之间没有空格分隔分词更具挑战性需要依赖语言模型或规则来识别词边界比如将“我喜欢人工智能研究”切分为 [“我”, “喜欢”, “人工智能”, “研究”]。分词的核心目标是为后续的模型输入做准备。现代大语言模型如 GPT、BERT 等都是基于 token 来进行训练和推理的。因此分词的质量直接影响模型的理解能力和生成效果。常见的分词方法包括• 基于空格的切分适用于英文等空格分隔语言• 基于规则或词典的方法如 Jieba 分词用于中文• 子词分词Subword Tokenization如 Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece、SentencePiece 等这类方法能在词汇表大小和未登录词OOV, Out-of-Vocabulary处理之间取得良好平衡。值得注意的是分词是一个底层、结构化的操作通常由 tokenizer 工具自动完成其输出是模型可以直接处理的 token 序列。那么什么是分块Chunking呢与分词不同分块通常发生在更高层次的语义处理阶段。它的主要目的是将文本划分为逻辑上连贯的片段或“块”chunks以便于信息组织、记忆管理或上下文处理。例如在构建检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG系统时我们常常需要将一篇长文档分割成若干个语义完整的段落每个段落作为一个 chunk 被存入向量数据库供后续检索使用。一个典型的 chunk 可能包含几个句子长度通常在 100 到 512 个 token 之间具体取决于应用场景和模型的上下文窗口限制。分块的关键在于保持语义完整性避免在句子中间或关键概念处断裂。常见的分块策略包括• 按固定 token 数量滑动窗口切分Fixed-size sliding window• 基于句子边界或段落结构的语义切分Sentence-aware or paragraph-based chunking• 使用文本分割算法如 Recursive Character Text Splitter• 更高级的方法还会结合语义相似度或主题一致性来优化 chunk 边界可以看出分块更关注语义单元的完整性而不仅仅是语法或字符层面的切分。关键差异总结维度分词Tokenization分块Chunking目标将文本转化为模型可处理的基本单元将文本组织为语义连贯的信息片段层级低层预处理步骤高层信息组织手段单元大小通常是词、子词或字符级通常是句子或段落级关注点语法结构、词汇边界语义连贯性、上下文完整性典型应用场景模型输入编码、训练数据准备文档检索、长文本处理、RAG 系统是否可逆一般不可逆尤其使用子词时通常可逆chunk 可重新拼接实际应用中的协同关系在真实的 AI 系统中分词和分块往往是协同工作的。例如在一个典型的 RAG 流程中首先对原始文档进行分块将其划分为多个语义完整的文本片段然后对每个 chunk 进行分词以便输入到嵌入模型embedding model中生成向量表示在查询阶段用户的提问也被分词并编码用于在向量库中检索最相关的 chunk最终这些 retrieved chunks 被重新分词并送入生成模型产出回答。由此可见分词是“微观”层面的语言建模基础而分块是“宏观”层面的信息组织策略。两者相辅相成缺一不可。结语在实际项目中很多人会对这两个概念混淆使用。比如有人认为“把文档切成一段段就是分词”这其实是把分块误当成了分词。这种误解可能导致技术方案设计上的偏差。举个例子如果在构建知识库时只按固定字符数粗暴切分而不考虑语义边界那么检索出的 chunk 很可能缺少上下文导致生成结果不准确。另一方面随着大模型上下文长度的不断扩展如 GPT-4 Turbo 支持 128K token是否还需要精细分块我的看法是即便上下文变长合理的分块依然重要。因为过长的输入不仅增加计算成本还可能稀释关键信息的注意力权重。更重要的是向量检索的效果高度依赖于 chunk 的语义质量而不是数量。分词与分块虽一字之差却代表了 AI 文本处理中两个不同层次的技术路径。理解它们的本质差异有助于我们在设计 NLP 系统时做出更合理的技术选型。简单来说•分词是“怎么读”文本的基础•分块是“怎么用”文本的策略。在未来随着多模态和长上下文模型的发展这两项技术仍将持续演进。但我们作为技术人员始终要回到问题的本质我们想要模型理解什么如何让机器更好地组织和利用语言信息这才是推动技术进步的根本动力。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发