收藏！彻底搞懂LLM核心：Token与分词器，小白也能入门的大模型基础课

你是不是也有这种困惑？刷了一堆Transformer、LLM相关的技术文章，公式和概念看了不少，却始终摸不清核心逻辑，越学越迷茫？今天咱们就拆解大模型学习路上的“拦路虎”——核心概念Token。毫不夸张地说，当我真正吃透“Token”和“分词器”的那一刻，才算是真正入门了Transformer，这也是我整个大模型学习过程中，第一次有“豁然开朗”的顿悟感。

别看Token看似是基础知识点，却是大模型训练、推理、优化全流程的底层基石。无论是DeepSeek、Claude这类商业大模型，还是Llama、ChatGLM等开源模型，Token都是它们“读懂”和“生成”文字的核心媒介。不管你是刚接触大模型的技术小白，还是在项目中被Token限制、计费规则困扰的开发者，这篇文章都能帮你从根源上理清逻辑，建立系统认知。

一、Token是什么？——大模型眼中的“文字积木”

用最通俗的话讲，Token就是大模型处理文本的“最小单位”。我们可以做个类比：如果把文本比作一座房子，那Token就是搭建房子的积木。但这积木的大小不是固定的，会根据场景灵活调整：有时候是完整的词语，比如“编程”“模型”；有时候是词语的一部分，比如“developer”可能被拆成“develop”和“er”；极端情况下，单个字母或字符也能作为Token，比如“python”被拆成“p”“y”“t”“h”“o”“n”。

为什么Token会有这么多“拆分方式”？核心原因是不同语言、不同任务需要不同的“颗粒度”。像英语这类有天然空格分隔的语言，用完整单词作为Token效率较高；而中文没有明显的词边界，若强行按完整词语拆分，会遇到大量未登录词（比如网络新词、专业术语），所以往往需要更细粒度的拆分策略。这里给小白提个小技巧：理解Token的核心是记住“它是模型的‘语言单位’，不是人类的‘语言单位’”，后续学习会更轻松。

二、分词器——打通人类语言与AI语言的“翻译官”

既然Token是模型的“专属语言”，那人类的自然语言怎么转换成Token呢？这就需要分词器（Tokenizer）出马了。我们可以把分词器理解成“人类与AI的翻译官”，它的核心职责就是将自然语言文本拆解成模型能识别的Token序列。

主流的分词器有4种核心实现方式，各自有不同的适用场景，新手可以直接对号入座：

• 字典分词：最直观的方式，提前构建一个庞大的词汇表，分词时直接在文本中匹配词汇表中的词语。优点是简单高效，缺点是无法处理未登录词，适合固定领域的简单任务。
• BPE（字节对编码）：从最小的字符开始，不断合并语料中出现频率最高的字符对，逐步构建更大的Token。优点是能灵活处理未登录词，是目前开源大模型最常用的方式之一。
• SentencePiece：基于BPE的优化方案，不依赖文本预处理（比如空格分隔），能适配多语言场景，兼容性极强，Llama 2等模型就采用了这种方式。
• WordPiece：专门为BERT等预训练模型设计，通过最大化Token在语料中的概率来拆分文本，能平衡语义完整性和泛化能力。

举个实际例子帮大家理解：对于句子“Hello, I’m an AI assistant.”，用BPE分词器拆分后会得到这样的结果：[‘Hello’, ‘,’, ’ I’, “'m”, ’ an’, ’ AI’, ’ assistant’, ‘.’]，共8个Token。模型就是通过这些离散的Token，逐步理解整句话的语义的。

三、中文分词的特殊性：没有空格，该怎么拆？

对于中文开发者来说，分词有个特殊的难点——中文文本没有像英语那样的空格分隔，“词”的边界非常模糊。比如“长沙市”是一个词还是“长沙”+“市”两个词？不同场景下答案可能不同。大模型处理中文时，主要有3种分词策略，各有优劣：

1. 字符级别分词：把每个中文字符当作一个独立Token，比如“你好世界”拆成[‘你’, ‘好’, ‘世’, ‘界’]。优点是实现简单，不会有未登录词；缺点是完全忽略词汇语义，比如“苹果”拆成两个字符后，模型无法直接识别这是一个水果名称。
2. 词级别分词：基于词典或统计模型，将文本拆成完整的词语，比如“长沙欢迎你”拆成[‘长沙’, ‘欢迎’, ‘你’]。优点是能保留词汇语义；缺点是依赖高质量词典，遇到网络新词（如“内卷”“躺平”）时容易拆分错误。
3. 子词级别分词：结合字符级和词级的优点，通过BPE等算法合并高频字符序列，比如“我爱编程”可能拆成[‘我’, ‘爱’, ‘编程’]或[‘我’, ‘爱’, ‘编’, ‘程’]。这种方式既能处理未登录词，又能部分保留词汇语义，是目前中文大模型的主流选择。

这里补充一个实用知识点：Llama系列等海外开源模型处理中文时，早期多采用子词分词，但由于训练语料中中文占比低，可能出现拆分不合理的情况（比如把“事物”拆成“的事”）。而国产大模型（如ChatGLM、通义千问）会针对中文优化分词器，拆分效果更贴合中文语义习惯。如果新手想做中文大模型项目，优先选择中文优化过的模型，能减少很多麻烦。

四、特殊Token：大模型的“交通标志”与“指令暗号”

除了我们能直观看到的文本Token，大模型中还有一类“隐藏Token”——特殊Token。它们不对应任何自然语言词汇，却像交通标志一样，给模型传递关键的结构信息或任务指令，是模型理解文本逻辑的核心辅助。

新手必须掌握的5种核心特殊Token：

• [CLS]：全称“Classification”，表示文本的开头，常用于分类任务（比如判断文本情感），模型会通过这个Token的输出获取整段文本的全局语义。
• [SEP]：全称“Separator”，用于分隔不同的文本片段，比如对话场景中区分用户提问和助手回复，让模型明确文本边界。
• [PAD]：全称“Padding”，由于模型输入长度需要固定，当文本长度不足时，用这个Token填充，模型会自动忽略它的语义影响。
• [UNK]：全称“Unknown”，遇到分词器不认识的词（未登录词）时，用这个Token代替，避免模型处理出错。
• [MASK]：全称“Masking”，BERT等模型的预训练任务中常用，用于“掩码语言模型”（MLM）任务——遮住文本中的部分词，让模型预测被遮住的内容，以此提升模型的语义理解能力。

这里给开发者提个小提示：在使用大模型API或微调模型时，正确添加特殊Token很重要。比如做对话任务时，必须用[SEP]分隔上下文，否则模型可能混淆用户和助手的角色，导致回复错乱。

五、Token计数：为什么说“多一个Token，多一分成本”？

很多新手刚开始用大模型时，都会忽略Token计数，但实际上，Token数量直接关系到两个核心问题：计算效率和使用成本。

从计算效率来看，大模型的计算量与Token数量呈正相关，输入的Token越多，模型推理所需的时间越长，对硬件资源的要求也越高。比如处理一篇1000字的文章（约1300个Token）和一条10字的提问（约13个Token），推理时间可能相差10倍以上。

从使用成本来看，目前主流的大模型API（如GPT、Claude）都是按Token计费的——输入Token和输出Token都会被统计，总Token数越多，费用越高。比如GPT-3.5的计费标准是每1000个Token约0.0015美元，看似便宜，但如果是批量处理长文本，成本会快速累积。

给大家整理了一个直观的Token计数示例，新手可以参考：

文本内容	Token数量	分词结果（BPE方式）
Hello, I’m an AI assistant.	8	[‘Hello’, ‘,’, ’ I’, “'m”, ’ an’, ’ AI’, ’ assistant’, ‘.’]
今天天气很好，适合出门编程	11	[‘今’, ‘天’, ‘天’, ‘气’, ‘很’, ‘好’, ‘，’, ‘适’, ‘合’, ‘出’, ‘门’, ‘编’, ‘程’]（注：实际分词可能因模型不同略有差异）

实用技巧：新手可以用OpenAI的Tiktoken工具、Hugging Face的Tokenizer库提前统计文本的Token数量，避免因Token超标导致API调用失败，或产生不必要的高额费用。

六、实战参考：Llama系列模型的分词器演进之路

理解了Token和分词器的基础概念后，我们结合主流开源模型Llama系列，看看分词器的实际演进逻辑——这能帮我们更深入地理解“分词器如何影响模型性能”。Llama系列是Meta（原Facebook AI）推出的开源大模型，从Llama 2到Llama 3，分词器的升级方向非常有代表性：

1. Llama 2：BPE+SentencePiece，平衡多语言与效率

Llama 2采用的是“BPE算法+SentencePiece框架”的组合。BPE算法负责核心的Token生成，通过合并高频字符对构建词汇表，最终词汇量约32,000个；SentencePiece则负责统一的文本编码接口，解决了多语言文本的预处理问题（比如无需依赖空格分隔）。这种组合的优势是兼容性强，能适配英语、中文等多种语言，但32,000的词汇量对于中文等表意文字来说，拆分颗粒度还是偏细，编码效率有待提升。

2. Llama 3：Tiktoken+超大词汇量，提升编码效率

Llama 3对分词器进行了大幅升级，核心变化有两个：一是词汇量从32,000提升到128,256，几乎是原来的4倍；二是放弃了SentencePiece，转向了OpenAI开发的Tiktoken编码工具。更大的词汇量意味着模型能直接识别更多完整词汇（尤其是中文长词、专业术语），减少了Token数量，提升了编码效率；而Tiktoken的优势是编码速度更快，且与GPT系列模型的分词逻辑兼容，方便开发者进行跨模型对比实验。

3. Llama 4：预测方向——多语言优化+任务适配

截至目前，Meta尚未公布Llama 4的完整细节，但结合行业趋势和模型演进逻辑，我们可以预测其分词器的可能升级方向：① 继续沿用Tiktoken框架，重点优化中文、阿拉伯语等多语言的分词效果；② 词汇量可能进一步扩大，覆盖更多领域的专业术语（如医疗、法律、编程）；③ 针对“指令跟随”“多轮对话”等复杂任务优化特殊Token设计，提升模型对任务指令的理解精度；④ 优化分词效率，降低大批量文本处理的硬件资源消耗。

七、总结：吃透Token，才算真正入门大模型

最后再梳理一下核心逻辑：Token是大模型处理文本的最小单位，相当于模型的“母语”；分词器是将人类自然语言翻译成“模型母语”的翻译官；特殊Token则是帮助模型理解文本结构的“辅助指令”；而Token数量直接影响模型的计算效率和使用成本。从Llama系列的演进可以看出，分词器的优化始终围绕“更高效的编码、更精准的语义理解、更广泛的语言适配”展开——它不是一个简单的“预处理工具”，而是决定模型性能的核心组件之一。

对于新手来说，不用急于掌握所有分词算法的底层实现，先搞懂“Token是什么、分词器的作用、Token计数的重要性”这三个核心问题，就能为后续学习Transformer、微调大模型打下坚实基础。而对于开发者来说，选择合适的分词器、合理控制Token数量，是提升项目效率、降低成本的关键一步。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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