【tokens】在自然语言处理（NLP）和人工智能领域，“tokens”是一个非常基础且重要的概念。它指的是文本中被分割成的最小单位，可以是单词、标点符号，甚至是更小的字符片段。理解“tokens”的定义、作用及使用方式，有助于更好地掌握AI模型的工作原理。
一、总结
Tokens 是将文本转换为模型可处理的数字形式的基本单元。不同的模型对 tokens 的划分方式有所不同，例如基于空格的分词、基于字节的编码或基于子词的拆分。在实际应用中，token 的数量直接影响模型的性能与资源消耗。因此，在开发 AI 应用时，了解 token 的概念及其管理方式非常重要。
二、表格展示
| 项目 | 内容 |
| 定义 | Tokens 是文本中被分割后的最小单位，用于模型处理和分析。 |
| 常见类型 | 单词（Word）、子词（Subword）、字符（Character）等。 |
| 常见分割方式 | - 基于空格的分词 - 基于字节的编码（如 BPE） - 基于规则的切分 |
| 应用场景 | - 自然语言处理（NLP） - 机器翻译 - 文本生成 |
| 影响因素 | - 模型架构（如 Transformer） - 输入长度限制 - 资源消耗 |
| 优点 | - 提高模型效率 - 便于处理不同语言 - 支持复杂语义分析 |
| 缺点 | - 分割不准确可能导致语义丢失 - 处理长文本时可能超出限制 |
三、结语
Tokens 是连接人类语言与机器学习模型之间的桥梁。正确理解和使用 tokens，不仅有助于提升模型的准确性，还能优化系统的运行效率。随着 AI 技术的不断发展，tokens 的处理方式也在持续演进，未来可能会出现更加智能和高效的文本表示方法。
