最近，全球掀起了ChatGPT的热潮，这款大型语言模型重新燃起了人们对于自然语言处理的兴趣。虽然ChatGPT作为演示是免费的，但其常规使用的模型（例如GPT-3）需要付费，使用量按照token来计算。Token是指将文本中的句子、段落切分成字符串序列的元素。用户可以通过分词器页面预览输入短语所包含的token数量。
不同语言的token数量差异巨大。比如同一句话，英语的token数量为4个，而法语为7个，中文为15个，韩文则高达23个。那么为何会出现这种情况呢？
分词技术（Tokenization）是将字符和单词组合成通用模式的方法。不同的实现技术有各自的优缺点。不同的模型可以使用相同的分词器，但研究人员通常会根据待优化的任务选择特定的分词器。
为什么同一句话在不同语言中的token数量会存在如此巨大的差异呢？下面我们分别来介绍一下英语、法语、中文和韩文的情况。
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英语
英语是拉丁字母表拼写的语言，单词之间通常用空格隔开。对于一个英语句子，大多数情况下一个单词就是一个token。例如，“The cat sat on the mat.” 这个句子中有4个单词，所以token数量为4.
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法语
和英语相比，法语更加复杂。法语中有很多重音符号、连字符以及缩写词，这些都需要被考虑到。例如，“Je suis étudiant à l'université.” 这个句子中只有6个单词，但使用了7个token。其中，“l'”被分为两个token（“l”和“'”），而“université”被分为两个token（“université”和“.”）。
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中文
中文是一种汉字书写系统，没有空格或标点符号。在分词过程中，需要将整个句子划分成多个独立的词元。例如，“我喜欢吃水果。” 这个句子中有4个词，但使用了15个token。每个汉字都是一个token，而标点符号也被视为一个独立的token。
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韩文
韩文也是一种字符书写系统，但不同于中文，韩文单词通常由多个字母构成。在分词过程中，需要将整个句子划分成多个独立的音节或单词。例如，“나는 과일을 좋아해.” 这个句子中只有5个词，但使用了23个token。每个韩文字母都是一个token，而标点符号也被视为一个独立的token。
不同语言之间的分词方式存在差异，这也导致了在相同句子中token数量的差异。理解不同语言的分词规则可以帮助我们更好地理解和处理自然语言文本。
正确的分词可以帮助大型语言模型更好地处理自然语言文本。而不同语言的分词方式也是造成token数量差异的主要原因之一。