「令牌」LLM不会算数的“罪魁祸首”！3分钟速懂

不二如是

在自然语言处理中，文本首先要被切分为小块（令牌 / token），这些令牌可以是一整个词、词的子部分（subword），甚至是字符。

模型不是直接对字母或数字进行操作，而是对这些令牌（每个令牌映射为一个数字 ID + 向量表示）进行预测和生成。

在线学习：



数字（尤其是较大的数字或很少见的数字字符串）可能被切成多个令牌。

例如 “87439” 在训练语料里如果不常见，可能被切为 “874” + “39”，或者每个数字都被拆开。

这样模型就不能把这个数字作为一个整体来“看待”其大小或数值，而是把它当成一串符号（symbol patterns）来处理。

“令牌”问题就是说数字在模型内部被切分／表示方式导致模型 看成了符号串而不是数值，从而导致很多基本算术操作（进位、对齐、多位统计等）不能被正确执行。

改进令牌化策略、让数字分割粒度更细或者对齐方式更有利，加上辅助的符号／算数模块，可以显著提升算术表现。

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