标记掩码

Token Masking（标记掩码）并非生物学或通信领域的概念，而是人工智能与大模型（LLM）架构中的一项核心优化技术。它指在模型推理（Inference）过程中，利用掩码机制将输入序列中的特定 Token 或输出序列中的部分 Token 暂时置为不可见（Masked）状态。该技术旨在解决大模型推理时计算资源消耗巨大、显存占用高以及用户隐私泄露风险高等问题，通过算法层面的“屏蔽”操作，实现计算精度的可控裁剪与隐私保护。

在现代计算架构中，Token Masking 扮演着连接大模型高算力需求与工程落地成本约束的关键角色。随着大模型参数量级跃升，全量计算已成为资源瓶颈。Masking 技术不仅通过减少有效计算量直接降低推理延迟与能耗，更是实现私有化部署、防止敏感数据（如医疗记录、金融信息）在模型内部被反向传播或记忆存储的重要手段。其生态地位日益凸显，已成为构建高效、安全、低成本大模型应用基础设施的必备组件，广泛应用于流式生成、长上下文处理及隐私计算场景。