前几天，一个朋友问我：“大模型中的 Token 究竟是什么？”
这确实是一个很有代表性的问题。许多人听说过 Token 这个概念，但未必真正理解它的作用和意义。思考之后，我决定写篇文章，详细解释这个话题。
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我说：像 DeepSeek 和 ChatGPT 这样的超大语言模型，都有一个“刀法精湛”的小弟——分词器（Tokenizer）。
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当大模型接收到一段文字。
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会让分词器把它切成很多个小块。
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这切出来的每一个小块就叫做一个 Token。
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比如这段话（我喜欢唱、跳、Rap和篮球），在大模型里可能会被切成这个样子。
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像单个汉字，可能是一个 Token。
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两个汉字构成的词语，也可能是一个 Token。
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三个字构成的常见短语，也可能是一个 Token。
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一个标点符号，也可能是一个 Token。
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一个单词，或者是几个字母组成的一个词缀，也可能是一个 Token。
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大模型在输出文字的时候，也是一个 Token 一个 Token 的往外蹦，所以看起来可能有点像在打字一样。
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朋友听完以后，好像更疑惑了：
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于是，我决定换一个方式，给他通俗解释一下。
大模型的Token究竟是啥，以及为什么会是这样。
首先，请大家快速读一下这几个字：
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是不是有点没有认出来，或者是需要愣两秒才可以认出来？
但是如果这些字出现在词语或者成语里，你瞬间就可以念出来。
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那之所以会这样，是因为我们的大脑在日常生活中，喜欢把这些有含义的词语或者短语，优先作为一个整体来对待。
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不到万不得已，不会去一个字一个字的抠。
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这就导致我们对这些词语还挺熟悉，单看这些字（旯妁圳侈邯）的时候，反而会觉得有点陌生。
而大脑🧠之所以要这么做，是因为这样可以节省脑力，咱们的大脑还是非常懂得偷懒的。
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比如 “今天天气不错” 这句话，如果一个字一个字的去处理，一共需要有6个部分。
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但是如果划分成3个、常见且有意义的词。
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就只需要处理3个部分之间的关系，从而提高效率，节省脑力。
既然人脑可以这么做，那人工智能也可以这么做。
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所以就有了分词器，专门帮大模型把大段的文字，拆解成大小合适的一个个 Token。
不同的分词器，它的分词方法和结果不一样。
分得越合理，大模型就越轻松。这就好比餐厅里负责切菜的切配工，它的刀功越好，主厨做起菜来当然就越省事。
分词器究竟是怎么分的词呢？
其中一种方法大概是这样，分词器统计了大量文字以后，发现 “苹果” 这两个字，经常一起出现。
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就把它们打包成一个 Token，给它一个数字编号，比如 19416。
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然后丢到一个大的词汇表里。
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这样下次再看到 “苹果” 这两个字的时候，就可以直接认出这个组合就可以了。
然后它可能又发现 “鸡” 这个字经常出现，并且可以搭配不同的其他字。
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于是它就把 “鸡” 这个字，打包成一个 Token，给它配一个数字编号，比如 76074。
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并且丢到词汇表里。
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它又发现 “ing” 这三个字母经常一起出现。
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于是又把 “ing” 这三个字母打包成一个 Token，给它配一个数字编号，比如 288。
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并且收录到词汇表里。
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它又发现 “逗号” 经常出现。
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于是又把 “逗号” 也打包作为一个 Token，给它配一个数字编号，比如 14。
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收录到词汇表里。
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经过大量统计和收集，分词器就可以得到一个庞大的Token表。
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可能有5万个、10万个，甚至更多Token，可以囊括我们日常见到的各种字、词、符号等等。
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这样一来，大模型在输入和输出的时候，都只需要面对一堆数字编号就可以了。
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再由分词器按照Token表，转换成人类可以看懂的文字和符号。
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这样一分工，工作效率就非常高。
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有这么一个网站 Tiktokenizer：https://tiktokenizer.vercel.app
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输入一段话，它就可以告诉你，这段话是由几个Token构成的，分别是什么，以及这几个Token的编号分别是多少。
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我来演示一下，这个网站有很多模型可以选择，像 GPT-4o、DeepSeek、LLaMA 等等。
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我选的是 DeepSeek，我输入 “哈哈”，显示是一个 Token，编号是 11433：
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“哈哈哈”，也是一个 Token，编号是 40886：
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4个 “哈”，还是一个 Token，编号是 59327：
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但是5个 “哈”，就变成了两个Token，编号分别是 11433, 40886：
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说明大家平常用两个 “哈” 或者三个的更多。
再来，“一心一意” 是三个 Token。
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“鸡蛋” 是一个 Token。
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但是 “鸭蛋” 是两个 Token。
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“关羽” 是一个 Token。
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“张飞” 是两个 Token。
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“孙悟空” 是一个 Token。
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“沙悟净” 是三个 Token。
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另外，正如前面提到的，不同模型的分词器可能会有不同的切分结果。比如，“苹果” 中的 “苹” 字，在 DeepSeek 中被拆分成两个 Token。
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但是在 Qwen 模型里却是一个 Token。
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所以回过头来看，Token 到底是什么？
它就是构建大模型世界的一块块积木。
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大模型之所以能理解和生成文本，就是通过计算这些 Token 之间的关系，来预测下一个最可能出现的 Token。
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这就是为什么几乎所有大模型公司都按照 Token 数量计费，因为 Token 数量直接对应背后的计算成本。
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“Token” 这个词不仅用于人工智能领域，在其他领域也经常出现。其实，它们只是恰好都叫这个名字而已。
就像同样都是 “车模”，汽车模型和车展模特，虽然用词相同，但含义却截然不同。
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FAQ
1. 苹为啥会是2个Token?
因为“苹” 字单独出现的概率太低，无法独立成为一个 Token。
2. 为什么张飞算两个 Token?
“张” 和 “飞” 一起出现的频率不够高，或者“ 张” 字和 “飞” 字的搭配不够稳定，经常与其他字组合，因此被拆分为两个 Token。
Token 在大模型方面最好的翻译是 '词元' 非常的信雅达。
