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Qwen大语言模型里，＜CLS＞属于特殊的标记：Classification Token

article 2025/8/3 23:12:45

Qwen大语言模型里，＜CLS＞属于特殊的标记：Classification Token

目录

    • Qwen大语言模型里，＜CLS＞属于特殊的标记：Classification Token
      • 功能解析
      • 工作机制
      • 应用场景
      • 举例说明
      • 技术要点
    • 在自然语言处理（NLP）领域 都是＜CLS＞ + ＜SEP＞吗？
      • 一、CLS和SEP的作用与常见用法
        • 1. **CLS标记**
        • 2. **SEP标记**
      • 二、是否所有LLM都采用CLS+SEP方式？
        • 1. **采用CLS+SEP的典型模型**
        • 2. **不使用CLS+SEP的模型**
    • CLS标记的变化与示例
        • 1. **标准分类场景（以BERT为例）**
        • 2. **句子对任务（如语义相似度判断）**
        • 3. **少样本学习（Prompt Tuning）中的CLS变体**
        • 4. **多模态模型中的CLS扩展（如VisualBERT）**
      • 四、总结：CLS的核心变化规律
      • 五、关键差异：CLS与任务特定标记

在Qwen大语言模型里，＜CLS＞属于特殊的标记，其全称为"Classification Token"，也就是分类标记。它在模型处理输入文本以及输出预测结果时，发挥着关键作用。

功能解析

＜CLS＞标记在Qwen模型中有两大核心功能：

  1. 整体语义表征：在模型对输入文本进行编码之后，＜CLS＞标记对应的隐藏状态能够代表整个输入文本的综合语义信息。
  2. 任务预测依据：在执行分类任务时，比如情感分析，模型会把＜CLS＞标记的最终隐藏状态作为输入，进而完成预测工作。

工作机制

当输入文本被送入Qwen模型时，＜CLS＞标记会被自动添加到文本的起始位置。经过多层Transformer的处理，＜CLS＞标记会融合整个文本的语义信息。最终，模型会利用这个标记的表示来生成回答或者进

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