Как ответить
Выход токенизатора — это не просто список чисел, а структура, которая напрямую подаётся в модель. Обычно это словарь (или объект, который легко преобразуется в тензоры), содержащий input_ids — последовательность целочисленных идентификаторов токенов, и, в зависимости от модели, дополнительные поля: attention_mask, token_type_ids и другие.
Рассмотрим на примере BERT (WordPiece). После токенизации фразы «Привет, мир!» русскоязычным токенизатором мы получим примерно такой вывод:
{
'input_ids': [101, 102, 103, 104, 105, 102, 0, 0, 0],
'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
}Здесь 101 — [CLS], 102 — [SEP], остальные — ID реальных токенов (слов или подслов). attention_mask показывает, какие позиции реальны (1), а какие — паддинг (0). token_type_ids нужны для задач с двумя предложениями, но в одном предложении они все нули.
Для GPT (BPE) выход проще — только input_ids, без token_type_ids. attention_mask может отсутствовать, если модель не использует паддинг. Современные токенизаторы (Hugging Face) возвращают объект BatchEncoding, который можно преобразовать в тензоры через .to() или параметр return_tensors='pt'.
Важно: токенизатор не просто разбивает текст, но и добавляет специальные токены (если модель их ожидает), обрезает или дополняет до заданной длины, а также может возвращать смещения (offset_mapping) для восстановления исходных позиций в тексте. Для SentencePiece (T5, XLNet) выход — те же input_ids, но без явного разделения на слова — токены могут быть целыми словами или их частями.
На практике разработчику нужно понимать, что выход токенизатора — это подготовленный вход для модели, и его структура определяется архитектурой. Если модель ожидает три поля, а вы передадите только input_ids, она упадёт или будет работать некорректно.