写在前面

大型语言模型（LLM）处理的是人类的自然语言，但计算机本质上只能理解数字。Tokenizer（分词器） 就是架在自然语言和计算机数字表示之间的一座至关重要的桥梁。它负责将我们输入的文本字符串分解成模型能够理解的最小单元——Token，并将这些 Token 转换成对应的数字 ID，反之亦然（将 ID 转换回文本）。

那么， LLM Tokenizer如何训练、评估呢？

1. Tokenizer 基础知识

在深入训练之前，我们先厘清几个核心概念：

• Tokenization（分词/标记化）: 将原始文本字符串分解成一系列 Token 的过程。
• Token: 模型处理的基本单元。它可以是一个完整的词（"apple"）、一个词的一部分（子词，"token", "ization" 中的 "ization"）、一个字符（"a"）、或者一个特殊的标记（