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Tokenizer

工具

定義

把原始文字轉換成模型可處理 token ID 的元件。現代 LLM 多使用 BPE 或類似 subword 演算法；token 數會影響成本，也決定能否放進 context window。

相關術語

Context Window

模型單次呼叫可處理的最大 token 數，包含輸入 prompt 和輸出內容。更大的 context window 可以處理整個程式碼庫、書籍或長對話；單位是 token，不是字元。

Embedding

把文字、圖片或其他資料表示成高維度數值向量；語意相近的資料在向量空間中距離也會較近。這是語意搜尋、RAG 與推薦系統的基礎。

LLM (Large Language Model)

在大規模文字語料上訓練、用來預測下一個 token 的神經網路，因此展現推理、寫程式與語言理解等能力。例子包含 GPT-4、Claude、Gemini 與 Llama，規模可從數十億到數兆參數。

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AgentAttention MechanismChain-of-ThoughtContext WindowDiffusion ModelDistillationDPO (Direct Preference Optimization)EmbeddingFew-shot PromptingFine-tuningFunction CallingGAN (Generative Adversarial Network)GRPO (Group Relative Policy Optimization)HallucinationInferenceLLM (Large Language Model)LoRA (Low-Rank Adaptation)MCP (Model Context Protocol)MultimodalPrompt EngineeringQLoRA (Quantized LoRA)QuantizationRAG (Retrieval-Augmented Generation)RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)TemperatureTokenizerTool UseTop-p (Nucleus Sampling)TransformerVector DatabaseZero-shot Prompting