大模型 Token 究竟是啥：图解大模型Token

前几天，一个朋友问我：“大模型中的 Token 究竟是什么？”
这确实是一个很有代表性的问题。许多人听说过 Token 这个概念，但未必真正理解它的作用和意义。思考之后，我决定写篇文章，详细解释这个话题。

我说：像 DeepSeek 和 ChatGPT 这样的超大语言模型，都有一个“刀法精湛”的小弟——分词器（Tokenizer）。

当大模型接收到一段文字。

会让分词器把它切成很多个小块。

这切出来的每一个小块就叫做一个 Token。

比如这段话（我喜欢唱、跳、Rap和篮球），在大模型里可能会被切成这个样子。

像单个汉字，可能是一个 Token。

两个汉字构成的词语，也可能是一个 Token。

三个字构成的常见短语，也可能是一个 Token。

一个标点符号，也可能是一个 Token。

一个单词，或者是几个字母组成的一个词缀，也可能是一个 Token。

大模型在输出文字的时候，也是一个 Token 一个 Token 的往外蹦，所以看起来可能有点像在打字一样。

朋友听完以后，好像更疑惑了：

于是，我决定换一个方式，给他通俗解释一下。
大模型的Token究竟是啥，以及为什么会是这样。
首先，请大家快速读一下这几个字：

是不是有点没有认出来，或者是需要愣两秒才可以认出来？
但是如果这些字出现在词语或者成语里，你瞬间就可以念出来。

那之所以会这样，是因为我们的大脑在日常生活中，喜欢把这些有含义的词语或者短语，优先作为一个整体来对待。

不到万不得已，不会去一个字一个字的抠。

这就导致我们对这些词语还挺熟悉，单看这些字（旯妁圳侈邯）的时候，反而会觉得有点陌生。

而大脑
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