基础理解

它一般是指大语言模型的一个基本单位，短的一个英文单词可能就被定为一个token，比如"refers"，而长的英文单词可能会被拆分成多个token，比如”Tokenization“。

中文的话，所占的token数量相对会更多，有些字要用1个甚至多个token表示。

各个大模型和平台对token的拆法都有不同，计算方式都有所差异。

关键技术点信息

下文是token 的一些处理的关键技术点信息：

文本分割

在处理文本数据时，通常首先需要将文本分割成更小的单元，这些单元就是 tokens。

词汇表构建

tokens 是构建词汇表的基础。词汇表是 NLP 任务中使用的一个索引到单词或短语的映射表。

编码

tokens 可以被编码为数字，以便机器学习模型可以处理。常见的编码方式包括 one-hot 编码和词嵌入（word embeddings）。

词性标注

在一些 NLP 任务中，每个 token 还会被赋予一个词性标签，如名词、动词等。

子词分割

对于处理词汇量巨大的语言或者为了更好地捕捉词的内在含义，有时会将 tokens 进一步分割为更小的单位，称为子词（subwords）或字节对（byte pairs）。

上下文理解

在一些先进的 NLP 模型中，如 Transformer，tokens 会结合其在句子中的上下文来理解其含义。

预处理步骤

在将文本输入模型之前，通常需要进行 tokenization，这是文本预处理的一个重要步骤。

特殊tokens

在某些模型中，还会引入特殊的 tokens，如 [CLS] 或 [SEP]，用于表示序列的开始和结束。