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大模型Tokenization—从分词到子词表示的编码技术原理.docx
资料介绍
大模型Tokenization——从分词到子词表示的编码技术原理
——2026年大模型分词技术原理、选型与优化指南
一、引言
Tokenization（分词）是大模型处理文本的第一步，也是最容易被忽视但至关重要的技术环节。它将原始文本切分为模型可处理的Token序列，决定了模型"看到"什么以及"如何理解"语言。2026年，Tokenization技术已从"用什么分词器"演进为"如何为特定任务优化分词策略"的精细工程。不同的分词器直接影响模型的推理效率、知识覆盖和语言能力。本文系统梳理Tokenization的技术原理、主流方案和选型策略。
二、分词的基本原理
2.1 为什么需要分词
大模型本质上是处理Token序列的模型。原始文本不能直接输入模型，需要先转换为Token序列。分词器的作用就是定义"词汇表"——模型能识别的所有Token的集合，以及"编码规则"——如何将文本转换为Token序列。
2.2 Token的粒度
Token的粒度直接影响模型的能力：
· 字符级：最细粒度，词汇表小，但序列长度极长，计算效率低。
· 词级：词汇表极大（数十万），无法处理未登录词。
· 子词级：平衡了词汇表大小和序列长度，是当前主流方案。
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