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ITSource 每日分享 (@itguang) 在 大模型中的 token 到底是什么？一篇文章告诉你 中发帖
Tokens (词元)
Tokens在 AI 模型处理文本时至关重要，它作为桥梁，将我们理解的单词转换为 AI 模型可处理的格式。这种转换分为两个阶段：把输入转换为 tokens，AI 根据 输入 tokens 生成输出 tokens，然后这些 tokens 在输出中再转换回自然语言输出信息。
上面过程涉及到一个关键流程：Tokenization
Tokenization: 即将文本分解为 Tokens 的过程，是人工智能模型理解和处理语言的基础。AI 模型采用这种 Tokenization 格式来理解并响应提示。
为了更好地理解 token ，可以将其视为单词的一部分。通常，一个token代表一个单词的四分之三左右。例如，莎士比亚的全部作品，总字数约为90万，将翻译成大约120万个词元。
试试 OpenAI Tokenizer 界面 ，看看单词是如何转换成代币的。
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