## 🧩 什么是Token？—— 模型的“语言乐高” 简单来说，**Token就是大模型眼中的“最小语言单位”**，就像乐高积木一样，模型用它们拼出整个语言世界！🌍 Token可以是： - 一个英文字母，比如 `a` - 一个完整词语，比如 `cat` 🐱 或 `模型` - 一个词的一部分，比如 `un` + `believable` - 甚至是一个标点符号，比如 `?` 或换行符 `\n` 模型在处理文本时，会先把句子“切碎”成Token，再把每个Token映射成一个数字ID，比如： ``` "This is a cute cat" → [101, 3847, 7292, 372, 471, 1293, 102] ``` （别问我为什么是这些数字，这是模型的“暗号”啦！🔢） --- ## 🚀 为什么非要Token化？—— 因为模型其实是“数学宅”啊！ 你可能会问：**为什么不直接给模型看文字？** 因为模型本质上是个“数学工具”，它只认识数字，不认识字！🤖 Token化的三大理由： 1. **语言太灵活**：人类语言千变万化，缩写、错拼、方言…对模型来说简直是“天书”。Token化就是把混乱的文本变成整齐的数字序列，让模型好“消化”。 2. **拆分更好学**：模型通过Token的组合规律学习语言。比如 `un` + `believable`，模型知道 `un` 表示否定，`able` 常见于形容词，就能举一反三！ 3. **省资源**：共享子词，减少词表大小。比如所有 `-ing` 结尾的词共享同一个Token，不用每个都存一遍，省钱又省力！💰 --- ## 🛠 Token在大模型里怎么用？—— 三步走：切分→编码→理解 1. **Tokenization（切分）** 文本 → Token序列，比如加上特殊标记： ``` [CLS] This is a cute cat [SEP] ``` 2. **Embedding（嵌入）** 每个Token变成一个向量（一堆数字），表示它的“语义特征”，比如： ``` "cat" → [0.0384, -0.0374, 0.0183, ...] ``` 3. **模型计算** 模型看着这些向量，推算出下一个最可能的Token，再转回文字输出给你！🧠➡️🗣️ --- ## 📌 你必须知道的Token冷知识 🧊 - **首Token延迟**：生成第一个Token最慢，因为模型要“读懂全文”，后面的Token就快多啦！⚡ - **Token限制**：每个模型都有输入输出上限（比如4K、8K、32K），超长内容会被截断哦！ - **计费方式**：大多数API按Token数量收费，包括输入和输出。所以聊天时记得“长话短说”更省钱～💸 --- ## 💡 拓展一下：Token化的“小心机” 不同的模型有不同的“切词风格”： - BERT喜欢用WordPiece（比如 `playing` → `play` + `##ing`） - GPT系列常用Byte Pair Encoding（BPE） - 中文模型可能按字切，也可能按词切，甚至混合切！ 所以，同样的句子，在不同模型眼里可能是不同的Token序列！😉 --- ## 🎯 总结一下 Token就是**模型理解语言的桥梁**，把人类的文字变成机器能算的数字，再变回人类能读的文字。它不仅是技术的核心，也直接关系到模型的效果、速度和成本！ Loading... ## 🧩 什么是Token？—— 模型的“语言乐高” 简单来说，**Token就是大模型眼中的“最小语言单位”**，就像乐高积木一样，模型用它们拼出整个语言世界！🌍 Token可以是： - 一个英文字母，比如 `a` - 一个完整词语，比如 `cat` 🐱 或 `模型` - 一个词的一部分，比如 `un` + `believable` - 甚至是一个标点符号，比如 `?` 或换行符 `\n` 模型在处理文本时，会先把句子“切碎”成Token，再把每个Token映射成一个数字ID，比如： ``` "This is a cute cat" → [101, 3847, 7292, 372, 471, 1293, 102] ``` （别问我为什么是这些数字，这是模型的“暗号”啦！🔢） --- ## 🚀 为什么非要Token化？—— 因为模型其实是“数学宅”啊！ 你可能会问：**为什么不直接给模型看文字？** 因为模型本质上是个“数学工具”，它只认识数字，不认识字！🤖 Token化的三大理由： 1. **语言太灵活**：人类语言千变万化，缩写、错拼、方言…对模型来说简直是“天书”。Token化就是把混乱的文本变成整齐的数字序列，让模型好“消化”。 2. **拆分更好学**：模型通过Token的组合规律学习语言。比如 `un` + `believable`，模型知道 `un` 表示否定，`able` 常见于形容词，就能举一反三！ 3. **省资源**：共享子词，减少词表大小。比如所有 `-ing` 结尾的词共享同一个Token，不用每个都存一遍，省钱又省力！💰 --- ## 🛠 Token在大模型里怎么用？—— 三步走：切分→编码→理解 1. **Tokenization（切分）** 文本 → Token序列，比如加上特殊标记： ``` [CLS] This is a cute cat [SEP] ``` 2. **Embedding（嵌入）** 每个Token变成一个向量（一堆数字），表示它的“语义特征”，比如： ``` "cat" → [0.0384, -0.0374, 0.0183, ...] ``` 3. **模型计算** 模型看着这些向量，推算出下一个最可能的Token，再转回文字输出给你！🧠➡️🗣️ --- ## 📌 你必须知道的Token冷知识 🧊 - **首Token延迟**：生成第一个Token最慢，因为模型要“读懂全文”，后面的Token就快多啦！⚡ - **Token限制**：每个模型都有输入输出上限（比如4K、8K、32K），超长内容会被截断哦！ - **计费方式**：大多数API按Token数量收费，包括输入和输出。所以聊天时记得“长话短说”更省钱～💸 --- ## 💡 拓展一下：Token化的“小心机” 不同的模型有不同的“切词风格”： - BERT喜欢用WordPiece（比如 `playing` → `play` + `##ing`） - GPT系列常用Byte Pair Encoding（BPE） - 中文模型可能按字切，也可能按词切，甚至混合切！ 所以，同样的句子，在不同模型眼里可能是不同的Token序列！😉 --- ## 🎯 总结一下 Token就是**模型理解语言的桥梁**，把人类的文字变成机器能算的数字，再变回人类能读的文字。它不仅是技术的核心，也直接关系到模型的效果、速度和成本！ 最后修改：2025 年 12 月 30 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏