大模型的token 和文字长度关系

在大语言模型中，Token 是文本的基本单位，用于将文本分解为模型能够处理的最小单元。Token 的计算方法和文字长度的换算比例会因语言和模型的分词策略不同而有所差异。以下是具体介绍：

Token 的计算方法

加载分词器：使用预训练的分词器，这些分词器已经学习了如何将文本转换为 Tokens。
文本预处理：对输入文本进行必要的预处理，如去除特殊字符、转换为小写等。
分词操作：使用分词器对预处理后的文本进行分词操作，得到一个 Tokens 列表。
统计数量：计算 Tokens 列表的长度，即为 Tokens 的数量。

例如，使用 Hugging Face 的 BERT 分词器对英文文本 "Hello, world! This is a test sentence." 进行分词，得到的 Tokens 列表为 ['hello', ',', 'world', '!', 'this', 'is', 'a', 'test', 'sentence', '.']，Token 数量为 10。

文字长度与 Token 数量的换算

中文：通常情况下，1 个中文字符 ≈ 0.6 个 Token。例如，中文文本 "你好，世界！" 按字符分割，每个字符独立为 Token，Token 数量为 6。
英文：一般情况下，1 个英文字符 ≈ 0.3 个 Token。例如，英文文本 "Hello, world!" 按单词分割，Token 数量为 4。

需要注意的是，不同模型的分词策略不同，因此 Token 数量和文字长度的换算比例也会有所差异。实际处理时，建议使用模型提供的分词器来精确计算 Token 数量。