大模型输入长什么样子？大模型Tokenizer核心算法原理全解析！

ZOMI 酱在播客中讲解了 Tokenizer 的核心机制，包括 Token 与 Tokenizer 的关系，为何 Transform 模型需要文本 Tokenization。她将分五个部分介绍：Tokenizer 的基本概念，完整流程，分词算法的深度解析（如 BPE 算法），评估指标，并进行代码编写实践。内容涵盖了从文本预处理到转化为 ID 序列的整个过程，以及词汇表大小的选择对模型的影响。最后，通过千问三 8B 模型演示了 TokenID 的转换，并总结了 Tokenizer 在 Transformer 模型中的作用。