大语言模型中的Token是什么意思

大语言模型是有上下文的限制的，专业术语是Token。

有时候看一些偏技术的文章，一些模型后面带着8k、32k，就是指这个大语言模型能够处理的Token的数量，简单理解一个Token是一个单词或者中文字，超过这个范围，造成上下文的信息丢失，大语言模型的反应可能和原始的提问不相关了。

Token 可以被理解为文本中的最小单位。在语言模型中，每一个Token约可以写1个英文字；中文则只能写0.5个字，这些字数会根据不同的文案而变动。根据《OpenAI》的建议，可以把每个Token看成i个带有4个字幕的英文单词，每个Token约可以写出75字的英文文章。​

GPT-3语言模型：每词输出最高上限为2049个Token，大约可以写出1000字的中文文章、1720字的英文文章​

GPT-4语言模型：每词输出最高上限为32768个Token,约是16056个中文字、25000个英文字

因为Token的长度有限，不要让GPT随意发挥，在内容比较多的情况，好好设计拆分一下。​

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