大型模型通过token进行推理的过程通常涉及以下步骤：

1、Tokenization（分词）：首先，输入文本或序列被分割成tokens，这些tokens通常是单词、子词或字符的序列。这一步通常由预训练模型的tokenizers完成。

2、添加特殊标记：在tokens的开头和结尾添加特殊的标记，如和，用于指示句子的开始和结束，以及不同句子之间的分隔。

3、转换为张量：将tokens转换为模型所需的张量形式。这通常包括将tokens转换为对应的token IDs，并可能进行填充（padding）以保持固定长度，以及创建attention masks以指示哪些tokens是真实的文本内容，哪些是填充的。

4、推理（Inference）：将转换后的张量输入到预训练模型中进行推理。在推理阶段，模型会根据输入的tokens生成对应的输出，这可以是文本生成、分类、回归等任务的结果。

5、解码（Decoding）：根据任务的需要，可能需要对模型输出进行解码。例如，在文本生成任务中，可以使用beam search或greedy decoding来生成最终的文本序列。

6、后处理：对推理结果进行必要的后处理，如去除特殊标记、解码token IDs等操作。

这些步骤可以通过调用相应的库和API来实现，如Hugging Face Transformers库提供了方便的接口来执行这些操作。