1. token
2. embedding
1.token
token：词元/令牌/词 tokenization：分词 tokenizer：分词器
token是最小语义单元，通常可以是，一个字母、一个词、一个数字、一个汉字或任何其他有意义的字符组合，取决于文本处理的需求和方法。
tokenization将输入文本分成一个个词元，保证各个token拥有相对完整和独立的语义
tokenization算法经历了从word/char到subword的进化 word，char，subword
目前主流subword分词算法：
（1）BPE（Byte Pair Encoding）（2）WordPiece（3）Unigram Language Model/ULM（4）SentencePiece

例：
（1）word：“apple”：[‘a’, ‘p’, ‘p’, ‘le’]，4个token
（2）char：“The quick brown fox ”：[‘The’, ‘quick’, ‘brown’, ‘fox’]，4个token
（3）subword：“unbelievable”：[‘un’, ‘##believ’, ‘##able’]，3个token子词分割方便未知词汇学习
（4）“人工智能正在改变世界”：[‘人工’, ‘智能’, ‘正在’, ‘改变’, ‘世界’]，5个token
（5）“山明水秀，景色宜人” ：[‘山明水秀’, ‘，’, ‘景色’, ‘宜人’]，4个token，包含标点符号

word，char，subword比较：
word：
优点：词边界和含义得到保留
缺点：
1） 词表大，稀有词学不好：
词粒度词表的长尾效应，包含较多稀有词，存储和训练成本很高，且稀有词往往难学
2） OOV问题
词表之外无能为力 out of vocabulary
3） 无法处理单词的形态关系和词缀关系：
如英语过去时，复数之间当做完全不同词，无法捕捉单词之间关系和词缀
char：
优点：词表极小
缺点：
1）无法承载丰富的语义
2）序列长度增长，计算成本增加
subword：
优点：1）可以较好的平衡词表大小和语义表达能力
粒度介于word和char之间：长用词保持原状，生僻词拆分成子词以共享token压缩空间，可以较好的平衡词表大小和语义表达能力
LLM的tokenizer和对应的词汇表大小：

2.embedding
embedding：稀疏编码向量转换为稠密embedding编码向量，可单独训练，也可直接embedding层和语言模型层共同训练。
句子的embedding的嵌入，即进行浅层语义特征的提取，具有相似语义的单词在向量空间中的距离较近。在大规模文本语料库上进行训练得到，其中包括了丰富的语义和语法信息。
常用方法：word2vec
embedding矩阵的本质就是一个查找表。由于输入向量是one-hot的，embedding矩阵中有且仅有一行被激活。行间互不干扰。

tokenization和embedding步骤：
1.分词
2.扩展词汇表
3.识别并处理特殊token
4.编码成数字序列，如one-hot编码
5.embedding