從零開始構建一個語言模型就要設計一個模型框架，其中要配置很多參數。在自然語言處理任務中，vocab_size（詞匯表大小） 的設定是模型設計的關鍵參數之一，它直接影響模型的輸入輸出結構、計算效率和內存消耗。

        本文是在我前文的基礎上講解的：從零開始構建一個小型字符級語言模型的詳細教程（基于Transformer架構）之一數據準備-CSDN博客

一、詞匯表大小vocab_size

        vocab_size指的是詞匯表的大小，也就是原始文本數據集中所有唯一字符的數量。如果是字符級別的模型，所以詞匯表里的每個元素都是一個字符，比如字母、標點符號、空格等等。如下圖1所示。

圖1 字符映射表的示意圖

        為什么一個參數要單獨拿出來講，應該它關系重大。以下是詳細理由：

        （1）vocab_size決定了嵌入層的輸入維度，也就是有多少個不同的字符需要被映射。例如，如果vocab_size是50，這表示數據集中共有50種不同的字符，這可能包括26個英文字母（大小寫）、標點符號、空格、換行符等。嵌入層就需要處理50個不同的字符，每個字符對應一個向量。

        （2）vocab_size決定了模型輸出層神經元數量，模型的最后一層通常是一個線性層，將隱藏層的輸出映射到詞匯表的大小，以便生成每個字符的概率分布。因此，vocab_size也決定了輸出層的神經元數量，確保每個字符都有一個對應的概率值。