洛阳网站在哪备案,网站如何做更新,中国建设人才网络学院登录入口,番禺网站建设方案从零开始构建一个语言模型就要设计一个模型框架，其中要配置很多参数。在自然语言处理任务中，vocab_size（词汇表大小） 的设定是模型设计的关键参数之一，它直接影响模型的输入输出结构、计算效率和内存消耗。 本文是在我前文的基础上讲解的：从零开始构建一个小型字符级语言…从零开始构建一个语言模型就要设计一个模型框架，其中要配置很多参数。在自然语言处理任务中，vocab_size（词汇表大小） 的设定是模型设计的关键参数之一，它直接影响模型的输入输出结构、计算效率和内存消耗。
本文是在我前文的基础上讲解的：从零开始构建一个小型字符级语言模型的详细教程（基于Transformer架构）之一数据准备-CSDN博客 一、词汇表大小vocab_size
vocab_size指的是词汇表的大小，也就是原始文本数据集中所有唯一字符的数量。如果是字符级别的模型，所以词汇表里的每个元素都是一个字符，比如字母、标点符号、空格等等。如下图1所示。 图1 字符映射表的示意图
为什么一个参数要单独拿出来讲，应该它关系重大。以下是详细理由：
（1）vocab_size决定了嵌入层的输入维度，也就是有多少个不同的字符需要被映射。例如，如果vocab_size是50，这表示数据集中共有50种不同的字符，这可能包括26个英文字母（大小写）、标点符号、空格、换行符等。嵌入层就需要处理50个不同的字符，每个字符对应一个向量。
（2）vocab_size决定了模型输出层神经元数量，模型的最后一层通常是一个线性层，将隐藏层的输出映射到词汇表的大小，以便生成每个字符的概率分布。因此，vocab_size也决定了输出层的神经元数量，确保每个字符都有一个对应的概率值。
