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