tokenizer.encode为什么不分词的简单介绍

prompt_text = quot电视帮生成相关文章的提示语句quot # 将输入文本转换为模型可接受的格式 input_ids = tokenizerencodeprompt_text， return_tensors=quotptquot # 生成文章 output = modelgenerateinput_ids；alist小雅替换token如下1首先，我们使用tokenizer的encode方法将句子转换为一个token序列，其中add_special_tokens=False表示不添加特殊的起始和结束标记2然后，我们使用tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将新的token转。

List不定长，可以暂时用来保存数据全部词元处理完之后可以进行转化List和数组可以很方便的相互转化public class TokenizerApp public static String encodeString routeStr String firstLetter = quotquotString resultStr。

selftokenizer=GPT2Tokenizerfrom_pretrainedmodel_pathselfdevice=device devicedefgenerateself，prompt，length=50，temperature=10input_ids=promptinput_id；Trainer则用来训练分词模型Encoder是将句子变成编码，而Decoder是反向操作他们之间存在以下函数关系 $$ DecodeEncodeNormalizetext =；prompt=quot他走在路上，quotinput_ids=tokenizerencodeprompt，return_tensors=#39pt#39output=modelgenerateinput_ids，max_length=100，do_sample=Truegenerated_text=tokenizerdecodeoutput0，skip_special_tokens=Trueprin。

相比之下，BERT 使用编码器类型的架构，因为它经过训练可用于更大范围 分词粒度介绍 在使用GPT BERT模型输入词语常常会先进行tokenize 。

Tokenizer 在Transformers库中，提供了一个通用的词表工具Tokenizer，该工 encode完整定义 def encodeself， text， # 第一个句子 text_pair=None， #第；tokenizerjson 文件，并且它被描述为分词器的模型文件，那么很可能是特定工具或库所采用的自定义格式在这种情况下，你需要详细了解相关工具或库。