本文討論了構(gòu)建大型語言模型(LLM)的關(guān)鍵要素:向量、令牌和嵌入。向量是機器理解語言的基礎(chǔ),通過將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維向量空間中的表示。令牌是文本數(shù)據(jù)在模型內(nèi)部的表示形式,可以是單詞、子詞或字符。嵌入則是融入了語義語境的令牌表征,代表文本的意義和上下文信息。這些組件共同構(gòu)筑了LLM的技術(shù)支柱,賦予模型卓越的語言理解和生成能力。
作為一種新型數(shù)據(jù)安全策略,數(shù)據(jù)令牌化能幫助企業(yè)在完全遵循數(shù)據(jù)法規(guī)的同時,繼續(xù)保持高效、安全運營。