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在人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）领域中，tokens（令牌）是文本被切分后的基本单位，用于帮助计算机更好地理解和处理语言。根据具体场景的不同，token 的定义可能略有差异，但总体上包括以下几种形式：
1. Token 的定义
一个 token 可以看作是语言处理中的最小单元，它可以是：
一个完整的单词，比如 “hello”。
一个子词部分，如将 “unbelievable” 拆分为 “un” 和 “believable”。
单个字符，例如 “a”、”b”。
标点符号，像 “.” 或 “,” 这类。
具体的划分方式由所使用的分词工具（Tokenizer）决定。
2. Token 在 AI 中的应用
在人工智能模型中，输入的文本首先会被转换为 tokens，模型实际处理的是这些 tokens 而非原始文本。这种机制有助于提升计算效率。
示例说明：
如果输入的句子是：
AI is amazing!
使用分词器后，可能会得到如下 tokens：
[“AI”, “is”, “amazing”, “!”]
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而如果是采用子词级别分词技术（如 BERT 使用的 WordPiece 或 GPT 使用的 BytePair Encoding），则可能进一步拆分为：
[“AI”, “is”, “ama”, “zing”, “!”]
3. Token 与计算资源的关系
AI 模型（例如 GPT 系列）通常依据 token 的数量来判断处理所需资源和输出复杂度：
限制：多数模型对每次处理的 token 总数有上限，比如 GPT4 支持的 token 数量上限可能是 8k 或 32k（具体取决于版本）。
计费机制：一些 API 接口或服务会按照 token 的使用量进行收费（包含输入和输出的 token 总数）。
4. 分词过程中的难点
语言多样性：不同语言的 token 切分方法存在差异，例如中文倾向于按字分词，而英文则更常按词或子词划分。
上下文影响：分词时需考虑上下文环境，例如 “I’m” 是否应切分为 “I” 和 “‘m”。
总结
总的来说，token 是文本信息的“片段”，也是 AI 模型理解语言的基础。对于使用者而言，token 的数量不仅关系到模型的运行效率和输出质量，也直接影响使用成本。
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