大语言模型中的 Token如何理解？
在大语言模型中，Token 是文本处理的基本单元，类似于“文字块”，模型通过将文本分割成Token来理解和生成内容。举一个形象一点的例子，可以理解为 AI 处理文字时的“最小积木块”。就像搭乐高时，每块积木是基础单位一样，AI 会把你的话拆成一个个 Token 来理解和生成回答。
举个栗子🌰：
- 中文：“我喜欢猫” → 可能拆成 ["我", "喜欢", "猫"]（3个Token）。
- 英文：“Hello!” → 拆成 ["Hello", "!"]（2个Token）。
- 长单词：“strawberry” → 拆成 ["str", "aw", "berry"]（3个Token）。
为什么需要拆成 Token？
因为 AI 只能看懂数字，每个 Token 会被转成唯一的数字 ID（比如“猫”→ 12345），然后 AI 通过这些数字学习文字之间的关系，比如“猫”后面常接“很可爱”。
Token 的三大特点：
- 不是简单的字或词：可能拆成长一点的词，也可能拆成短一点的字母组合。
- 数量决定“饭量”：Token 越多，AI 处理越慢、费用越高（比如提问+回答总 Token 数会计费）。
- 影响回答质量：问题太长（Token 太多）可能被截断，太短可能答不全。
省 Token 小技巧：
- 提问直奔主题，比如：“推荐上海3天行程，避开人多，预算3000元”。
- 少用客套话（比如“你好，请问……”），每个标点符号都算 Token。
简单来说，Token 就是 AI 眼里的“文字积木”，拆得越合理，AI 越懂你。