什么是token？
当你和朋友在聊天时，有没有遇到过这样的问题：忽然提到一些术语，明明都在说同一个问题，但谁都不太明白对方的意思。
比如，前几天我在饭桌上和一个做人工智能的朋友聊起他们的工作，朋友就提到了“token”这个词。
我瞬间懵了，他看我一脸疑惑，就像老师一样解释起来。
简单来说，token是对文本进行分割后的最小单元。
在大模型的世界里，无法处理我们平常说的自然语言，需要把这些文字拆分成一个个小块，也就是token。
就好比我们学数学时，需要将复杂的题目分解成一些基本的小步骤来计算，大模型也是如此。
每个token可能是一个单词、一个字符，甚至是一个子词单元，就看具体情况了。
token的主要作用你可能会问：“这token具体能干啥？
”其实token的用处还挺多，我们用几个生活中的例子说说。
它帮助把自然语言文本转化为机器能理解的数字。
就像我们老师在黑板上写数字，大家都能看懂。
每个token都会映射成一个编号，大模型通过这些编号来学语言的规律。
举个例子，如果我们有一句“欢迎关注订阅招文袋公众号”，模型会把它编成数字“1, 2, 3, 4, 5”，顺序和意思都对上了，接下来就可以用这些数字来计算和做预测。
再者，它限制了模型的输入输出长度。
大模型处理数据的时候，像我们吃饭不能吃太多也不能吃太少，token也有个合适的数量。
比如一个模型只能鼻子里输入512个token，那这个时间需要对文字进行裁剪或者补齐，确保处理起来方便。
如果你给一个模型超过512个token，它分分钟会崩溃。
把文字细分成token之后，大模型能更准确地理解语言。
这就像你逐字逐句去理解小说，比一眼读完所有内容更能抓住细节。
比如有些词有多个意思，通过上下文的信息，模型能结合其他token来正确判断具体意思。
常见的token划分方式前面我们提到，token可能是单词、字符或者子词，接下来我们看看具体的例子。
如何计算token的数量计算token的数量这事儿嘛，说简单也简单，说麻烦也麻烦。
常见方法有几种，我们一个个来看。
token的作用及计费方式说了这么多，我们再来了解一下token在实际应用中的作用和计费方式。
token是大模型理解和生成文字的基础。
大模型通过计算不同token之间的关系，推测下一个可能出现的token。
几乎所有大模型公司都是按token数量来收费的，因为它反映了后面计算量的大小。
所谓“天下没有免费的午餐”，看似免费的大模型，其实大多是给你一点token额度，超了就要收费。
比如有的平台会赠送你50万个token，看起来蛮多的，但平常用用很快就没了。
不同模型的分词结果还不一样。
例如，同一句“请关注订阅招文袋公众号”在不同模型里token数可能不同。
这也是为什么每次切换模型或者应用不同工具时，直观感受可能会有差异。
这样的解释是不是比直接看书或者专业文献容易理解多了呢？
说到底，token的定义其实并不那么复杂，只不过需要一点耐心和细心才能真正掌握。
如果你对人工智能和大模型感兴趣，记得多动手、多实践，慢慢你会发现背后的逻辑其实很有趣，也并不难懂。
总而言之，token是大模型世界里非常关键的元素，通过了解token，我们不仅能更好地使用这些模型，还能进一步理解背后的科技原理。
在未来的发展中，谁能高效地运用这些知识，谁就能在科技的浪潮中站稳脚跟。
希望这些讲解能帮你在理解大模型和token方面迈出一小步，也期待你能在未来的学习和工作中灵活运用这些知识，让科技更好地为生活服务。
