在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。计算机要处理语言，首先需要将文本转换成数字形式。这个过程由一个称为标记化Tokenization。标记化分为2个过程：1、将输入文本划分为token标记器首先获取文本并将其分成更小的部分，可以是单词、单词的部分或单个字符。这些较小的文本片段被称为标记。StanfordNLPGroup[2]将标记更严格地定义为:在某些特定的文档中，作为一个有用的语义处理单元组合在一起

文章目录一、论文解读1.1模型介绍1.2模型架构1.3wordpiece二、整体总结论文：Google’sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation作者：YonghuiWu,MikeSchuster,ZhifengChen,QuocV.Le,MohammadNorouzi,WolfgangMacherey,MaximKrikun,YuanCao,QinGao,KlausMacherey,JeffKlingner,ApurvaShah,MelvinJohnson,XiaobingLi