Tokenization 可以是双向的,但具体取决于上下文和

            发布时间:2025-09-09 07:42:11
            Tokenization 可以是双向的,但具体取决于上下文和使用的模型。一般来说,在自然语言处理中,tokenization 指的是将文本分割成较小的单元(如单词或子词)。这可以是单向的,也可以是双向的,具体取决于所选择的策略和任务。

在某些情况下,比如在训练模型时,双向的通用预训练模型(如 BERT)会利用整个上下文来进行 tokenization 和理解,而在生成模型(例如 GPT 系列)中,一般是单向的。 

如果您指的是某个特定的技术或平台,如 Tokenization 可以是双向的,但具体取决于上下文和使用的模型。一般来说,在自然语言处理中,tokenization 指的是将文本分割成较小的单元(如单词或子词)。这可以是单向的,也可以是双向的,具体取决于所选择的策略和任务。

在某些情况下,比如在训练模型时,双向的通用预训练模型(如 BERT)会利用整个上下文来进行 tokenization 和理解,而在生成模型(例如 GPT 系列)中,一般是单向的。 

如果您指的是某个特定的技术或平台,如
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