LLMS

13. 嵌入权重 在自然语言处理(NLP)和机器学习中，嵌入权重(embedding weights)是用于将

12. 模型文件的配置信息 根据前面保存的模型文件 output/model.bin 的内容，可以知道，模型配

11. 将字符串编码为令牌序列 在聊天的时候，需要把字符串通过 tokenizer 进行编码，命名为 test

9. 转换 tokenizer.model 并保存 前面的章节转换模型的所有权重后，还需要转换 tokeniz

8. 保存转换后的模型 转换模型的目的是为了使用c/c++来使用，前面的模型转换为自己的模型后，需要保存下来，