Token是大语言模型处理文本的基本单位，可为单词、字符或其部分。模型通过分词器将文本拆分为Token进行理解和生成，其数量决定模型上下文长度、影响生成质量，并作为API调用计费依据。
在大语言模型中，tokens可以被理解为模型处理文本的基本单位。它们就像是模型能够“阅读”和“书写”的单词或词块。
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Tokens到底是什么？
一个token不一定是一个完整的单词。它可能是一个单词、一个标点符号、一个单词的一部分，甚至是一个汉字。模型通过一个名为“分词器”（Tokenizer）的工具将输入的文本分解成tokens列表。这个过程就像把一句话拆成一个个积木，方便模型理解和处理。
分词过程示例
不同的语言和模型，分词方式也不同。
英文示例
对于英文单词 "language"，它可能被视为一个token。但对于更复杂的单词 "understanding"，分词器可能会将其分解为 "under" 和 "standing" 两个tokens。
中文示例
对于中文句子“我爱大模型”，它很可能会被分解为“我”、“爱”、“大”、“模型”这四个tokens。大部分情况下，一个汉字就是一个token。
为什么Tokens很重要？
Tokens是理解和使用大模型的关键，主要体现在以下几个方面：
模型的输入限制
每个大模型都有一个最大的“上下文窗口”，也就是它一次能处理的tokens数量上限。例如，一个模型的上下文窗口可能是8192个tokens。任何超出这个限制的输入都会被截断或导致错误。
成本计算的基础
当您通过API服务（可以看作是一种数字服务交易所）使用大模型时，费用通常是按照您输入和输出的tokens数量来计算的。例如，一个请求消耗了1000个输入tokens和500个输出tokens，服务商会根据定价从您的账户中扣除相应的费用。
影响模型生成质量
分词方式会影响模型对文本的理解。一个好的分词策略能帮助模型更好地捕捉词语的含义和句子结构，从而生成更准确、更流畅的回答。
其他相关概念
在数字技术领域，除了模型tokens，还存在其他基于计算的概念，比如通过特定算法进行的挖k活动。
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