在大模型的语境中，token是一个基本的数据处理单元，它可以是一个单词、一个字符，或者是一个子词等，以下从其定义、作用及常见的token划分方式等方面进行具体介绍：
定义：简单来说，token是对文本进行分割后的最小单元。大模型在处理文本时，无法直接处理人类自然语言中的文字，需要将文本拆分成一个个的token，以便模型能够理解和处理。例如，对于句子 “欢迎关注订阅招文袋公众号”，可以将其拆分成多个token：“欢迎”“关注”“订阅”“招文袋”“公众号”。
作用将文本数字化：把自然语言文本转化为模型可以处理的数字向量形式。每个token会被映射为一个唯一的数字编号，模型通过处理这些数字来学习语言的模式和规律。如在一个简单的词汇表中，“欢迎”可能被编码为1，“关注”编码为2，“订阅”编码为3，“招文袋”编码为4，“公众号”编码为5。这样句子 “欢迎关注订阅招文袋公众号”就可以表示为 [1, 2, 3，4，5]，便于模型进行计算和分析。
控制模型输入输出长度：模型处理的token数量是有限制的，通过对文本进行token化，可以将输入文本截断或补齐到合适的长度，使模型能够有效地处理。例如，某模型的输入长度限制为512个token，对于较长的文本，就需要截断多余部分；对于较短的文本，可能需要添加特殊的填充token，使其达到规定长度。
提高语言理解精度：将文本细分为token后，模型可以更精确地捕捉语言中的语义和语法信息。比如，对于一些具有多种含义的词，通过上下文的其他 token，模型能更准确地判断其在具体语境中的意思。
常见的token划分方式单词级别：将文本按照空格等分隔符拆分成多个单独的词汇作为token。如 “加入招文袋知识星球一起学习AI” 会被拆分为 “加入”“招文袋”“知识星球”“一起” “学习”“AI”六个token。这种方式简单直接，但对于一些复杂的语言现象，如复合词、词的变形等处理可能不够精细。
字符级别：把文本中的每个字符都作为一个token。例如，“关注招文袋” 会被拆分为“关”“注”“招”“文”“袋”五个token。字符级别的token化可以处理任何未知的词汇，但会导致输入序列过长，增加模型的计算量和训练难度。
子词级别：结合了单词级别和字符级别的优点，将单词拆分成更小的子词单元。例如，“招文袋知识星球” 可能被拆分成 “招文”“袋”“知识”“星球”四个token。这种方式既能处理一些罕见词和复合词，又能保持相对合理的token数量和序列长度。
如何计算token的数量？
计算token数量的方法会因tokenization的方式不同而有所差异，常见的有基于空格或标点符号的简单统计、基于预训练模型的工具包统计、基于字符的统计等方法，以下是具体介绍：
基于空格和标点符号的简单统计
对于以单词为token的情况，可以通过统计文本中的空格和标点符号来大致计算token数量。例如，对于文本 “知识星球名：招文袋 星球号：75873546。”，可以通过计算空格和标点符号的数量来确定 token 的数量。一般来说，空格将单个词汇分隔开，标点符号也可以作为分隔的标志。在这个例子中，有四个token，分别是“知识星球名”“招文袋”“星球号”“75873546”。不过这种方法对于一些复杂的语言现象可能会不准确。
基于预训练模型的工具包统计
使用Hugging Face（一个专注于自然语言处理的开源社区）的tokenizers库：许多预训练语言模型都有相应的tokenizer工具，以Hugging Face的transformers库为例，它提供了各种预训练模型的tokenizer，可以方便地对文本进行token化并计算token数量。如对于BERT模型（一种语言表示模型），可以使用BertTokenizer（对文本进行分词和编码的工具）来处理文本。
使用AllenNLP（一个自然语言处理的模型框架）的tokenizers：AllenNLP也提供了丰富的自然语言处理工具，包括tokenizer。可以使用SpacyTokenizer或WordTokenizer等对文本进行处理和 token 数量计算。
基于字符的统计
如果是基于字符的tokenization，那么直接统计文本中的字符数量即可。例如，对于文本 “知识星球名：招文袋”，字符数量为8，即token数量为8。但需要注意一些特殊情况，如是否将空格、标点符号等也算作token。如果要将空格也算作token，那么 “知识星球名：招文袋” 的token数量就是9。
基于特定规则的统计
对于一些特定的领域或任务，可能会有自定义的token定义和计算规则。例如，在处理代码时，可以将每个关键字、变量名、运算符等作为一个 token（小白不用处理代码，了解即可）。
最后，简单直白总结如下：
- token定义：大语言模型接收到文字后，分词器将其切成的小块就是token，它可以是单个汉字、词语、短语、标点符号、单词或词缀等。大模型输出文字时也是逐个token生成，所以看起来像打字。
- token存在的原因：类比人脑处理信息方式，为提高效率、节省脑力，人脑常把有意义的词语或短语作为整体对待，人工智能也借鉴了这一思路，通过分词器把大段文字拆解成大小合适的token。
- 分词器分词方法：分词器通过统计大量文字，把经常一起出现的组合（如“招文袋” ）、单个常用字（如“请”）、常见字母组合（如“ing” ）、标点符号等，分别打包成token，配上编号，形成庞大的token表。大模型输入和输出时，处理的是token编号，再由分词器转换为人类可看懂的内容。
- token的作用及计费方式：token是大模型理解和生成文字的基础，大模型通过计算token之间的关系推算下一个可能的token。几乎所有大模型公司按token数量计费，因为其对应背后的计算量。
这里有些AI大模型说是免费，其实是免费一部分token，超过后就要收费。比如，有平台就出了政策，说新注册或者拉新会员注册就免费送你50万token。看着数字好像很多都用不完的样子，但其实如果天天用的话，几天也就用没了。
- 不同模型分词差异：不同模型分词结果不同，如“请关注订阅招文袋公众号”在DeepSeek和其他模型里分词结果不同，所以分词的数量也就不同了。此外，token在人工智能领域外也有出现，但含义不同。
就说到这里，如果耐心看完，也就对token的概念基本清晰无误了。