几乎所有大型语言模型（LLM）都有自己独立的词表（Vocabulary）。这是模型设计和训练过程中的核心组件之一。以下是关于词表的关键点：
1. 词表的作用
- 分词基础：词表定义了模型如何将输入文本拆分成基本单元（如单词、子词、符号等）。
- 数值化映射：每个词表中的单元对应一个唯一整数（Token ID），模型通过处理这些 ID 进行运算。
- 模型容量：词表大小直接影响模型的参数量和处理效率。
2. 不同模型的词表差异
- 语言差异：
- 中文模型（如 ChatGLM、Qwen）包含大量中文字符和常见中文词汇。
- 多语言模型（如 mBART、NLLB）的词表可能覆盖数十种语言的字符。
- 训练数据：
- 代码模型（如 CodeLlama）的词表包含编程语言关键词（
if,def,{}等）。 - 专业领域模型可能包含生物/化学术语（如 AlphaFold 相关的蛋白质序列 token）。
- 代码模型（如 CodeLlama）的词表包含编程语言关键词（
- 分词算法：
- BPE（Byte Pair Encoding）：GPT 系列、RoBERTa。
- WordPiece：BERT、DistilBERT。
- Unigram：T5、XLM-R。
- SentencePiece：LLaMA、Gemini（支持跨语言无空格分词）。
3. 典型模型的词表大小对比
| 模型 | 词表大小 | 特点 |
|---|---|---|
| GPT-2 | 50,257 | 英文为主，含常见符号 |
| BERT | 30,522 | 英文+WordPiece 子词 |
| LLaMA 3 | 128,256 | 多语言优化，支持代码 |
| Qwen-1.5 | 152,064 | 中英混合，覆盖数学/代码符号 |
| Claude 3 | ~200k | 强调多语言和长上下文支持 |
4. 为什么需要自定义词表？
- 效率优化：避免对常见词（如英文的
the、中文的的）过度拆分。 - 语言适配：中文/日文等非空格语言需要不同的分词策略。
- 领域适配：医学/法律模型需保留专业术语的完整性（如
"冠状动脉"不应被拆解）。 - 生僻词处理：通过子词组合（如
"Deep" + "##seek" → "Deepseek"）解决未登录词问题。
5. 词表如何影响模型行为？
- 分词结果差异：
- 输入
"ChatGPT is amazing!"：- GPT-2 可能拆为
["Chat", "G", "PT", " is", " amazing", "!"] - LLaMA 可能拆为
["Chat", "GPT", " is", " amazing", "!"]
- GPT-2 可能拆为
- 输入
- 语言偏误：词表以英文为主时，中文/泰文等语言的效率会下降。
- 信息损失：过小的词表可能导致专有名词被强制拆解（如
"Transformer" → "Trans" + "##former"）。
6. 特殊 Token 示例
除了常见词汇，词表还包含功能性 Token：
[CLS]、[SEP]→ BERT 用于句子分类/分隔<|im_start|>→ ChatML 格式中的对话开始标记<0x04>（EOS）→ 句子结束符▁→ SentencePiece 表示空格
总结：
词表是每个大模型的身份证和语言基因，决定了模型如何看待文本。不同模型因目标语言、领域和算法选择差异，会采用完全不同的词表设计。这也是同一段输入在不同模型中表现各异的原因之一！
