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在自然语言处理（NLP）任务中，将文本转换为模型可处理的数字序列是必不可少的一步。这一步通常称为分词（tokenization），即把原始文本拆分成一个个词元（token）。对于**大型语言模型（LLM，Large Language Model，大型语言模型）**而言，选择合适的分词方案至关重要：分词的质量直接影响模型的词汇表大小、表示能力以及对未知词汇的处理能力。

早期的做法是以“单词”为基本单位进行分词，即通过空格或规则将文本切分成独立的单词。但是纯单词级分词存在明显缺陷：**词汇表（vocabulary）可能非常庞大（尤其对多语言或大量专业术语的场景），这会导致模型参数量增加（每个词元对应的嵌入向量）且无法覆盖所有可能出现的单词。当模型遇到未登录词（OOV，Out-Of-Vocabulary）**时（即不在词汇表中的新词），传统处理方式只能将其标记为一个特殊的“未知”符号，完全丢失该词的信息。

另一种极端是字符级分词，即将每个字符作为基本词元。字符级方法将词汇表缩小到字母表大小（例如英语26个字母再加标点、空格等），从而彻底避免了