对于LLM来说，token何必是表广义token时代 大词表时代

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摘要：

本论文主要探讨了语言模型（LLM）中词表的作用以及与数据处理方式的关系。首先，我们介绍了词表作为存储信息的表和数据库或数据中心的角色，然后讨论了增加词表大小的影响。接下来，我们从两个角度出发，一是从token_id层面将数字分解为嵌入向量和输出头，二是从信息本身层面使用多个表和字段处理数据。最后，我们总结了这两种处理方式的特点和适用场景。

引言：

语言模型是自然语言处理（NLP）领域的重要模型，其核心是词表。词表不仅作为存储信息的表，还可以看作是一个数据库或数据中心。在LLM中，随着词表大小的增加，需要相应增加嵌入向量的维度和计算资源。本文旨在探讨LLM中词表与数据处理方式的关系，并分析它们的优缺点。

方法：

本文主要以LLM为研究对象，从两个角度探讨数据处理方式。首先，从token_id层面出发，将数字12分解为两个大小为10的嵌入向量和两个输出头。其次，从信息本身层面出发，使用10个表中的10个字段来处理数据，同样有两个嵌入向量和两个输出头。
结果与讨论：
从token_id层面

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