语言模型文本处理基石：Tokenizer简明概述

编者按：近年来，人工智能技术飞速发展，尤其是大型语言模型的问世，让 AI 写作、聊天等能力有了质的飞跃。如何更好地理解和利用这些生成式 AI，成为许多开发者和用户关心的问题。

今天，我们推出的这篇文章有助于读者深入了解大语言模型的工作原理。作者指出，大语言模型的核心在于将文本转化为数字表征，这就需要介绍 tokenizer 的概念。通过 tokenizer ，文本被分词并映射为 token id，这为模型理解文本提供了坚实的基础。作者还比较了基于统计学的文本自动补全和大语言模型的不同之处，说明了上下文窗口大小的重要性。最后，作者建议读者在使用 OpenAI 等平台时观察定价规则与 token 数量的关系，并思考为什么是这种定价规则。

本文通俗易懂地介绍了 tokenizer 在语言模型中的关键作用，让我们更好理解这类模型的工作方式，对使用生成式AI有很好的启发作用。人工智能技术的发展日新月异，理解其基础原理尤为重要。我们将持续关注该领域新进展，为读者呈现有价值的技术分析。

以下是译文，enjoy！