gpt中token什么意思

在 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 模型中，"token" 是指输入文本的最小单位。可以将 token 理解为文本中的单词、字符或子词。GPT模型将输入文本分解为一系列 token，然后对这些 token 进行处理和生成。

在自然语言处理中，将文本分解为 token 的过程称为 "tokenization"。这个过程将文本转换为模型可以理解和处理的形式。每个 token 都有一个对应的整数编码，用于在模型中进行计算和表示。

例如，对于句子 "Hello, how are you?"，它可以被分解成以下的 token：

["Hello", ",", "how", "are", "you", "?"]

这些 token 可以被用作 GPT 模型的输入，模型会根据这些 token 进行预测和生成下一个可能的 token。

需要注意的是，不同的模型和库可能会对 token 的定义和处理方式有所不同，但基本概念是相似的。在 GPT 模型中，token 是输入文本的最小单位，用于表示和处理文本数据。