语言模型通过将文本分解为 token 来处理文本，token 通常是几个字符的片段。这种子词（subword）分词方法被使用，因为使用整个单词会创建一个庞大到无法管理的词汇表，而使用单个字母则需要模型重新学习基本的拼写。token 的数量直接影响 API 成本和上下文窗口限制，使得简洁的提示成为管理费用和效率的重要因素。因此，模型在需要精确字符级分析的任务中会遇到困难，例如计算单词中特定字母的数量，因为它们是基于这些分词的子词单元而不是单个字符进行操作的。 AI
影响 理解分词是优化 LLM 提示和管理成本的关键。
排序理由 该条目使用一个示例解释了 LLM 操作中的一个基本概念（分词），而不是宣布一项新进展。
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