LLM就像一个只认识“自家字典”的外国翻译，分词器是“翻译助手”，负责把你说的话（自然语言）拆成“字典”里的一个个“小词条”（Token），再转换成数字让LLM看懂；而词表文件就是这本“字典”，存着所有LLM认识的“词条”和对应的数字编号。
一、 入门级：先搞懂「分词器」和「词表」的核心概念
1. 为什么LLM需要分词器？
你可能会问：“直接把每个字/单词当成一个单位不行吗？” 还真不行，核心问题有两个：
- 问题1：词汇量无限（比如“元宇宙”“ChatGPT”这些新词，永远列不完），如果按“整词”存，字典会无限大，模型装不下；
- 问题2：字符级拆分（比如把“hello”拆成h/e/l/l/o）会导致Token数量暴增，模型推理速度慢、训练成本高。
分词器的核心作用：用「子词（Subword）」平衡“词汇覆盖”和“Token数量”——既能处理新词（拆成已有子词），又能减少Token数量。
2. 分词器的3种核心拆分方式（小白一眼懂）
| 拆分方式 | 例子（中文/英文） | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 字符级 | “机器学习”→「机、器、学、习」；“unhappy”→「u、n、h、a、p、p、y」 | 能处理所有新词，无未知词 | Token数量多，模型效率低 |
| 整词级 | “机器学习”→「机器学习」；“unhappy”→「unhappy」 | Token数量少 | 新词/生僻词无法识别（直接标） |
| 子词级（LLM主流） | “机器学习”→「机器、学习」；“unhappy”→「un、happy」 | 平衡前两者，新词可拆成子词 | 需要训练词表，依赖语料质量 |
3. 词表文件到底是什么？
词表文件是分词器的“核心字典”，本质是Token和数字ID的映射表，比如LLaMA-2的词表片段：
<unk> 0 # 未知Token <s> 1 # 句子开头 </s> 2 # 句子结尾 , 3 # 逗号 . 4 # 句号 的 5 # 中文常用字 了 6 # 中文常用字 机器 7 # 子词 学习 8 # 子词LLM只能理解数字，分词器做两件事：
- 编码：文本 → 拆分成Token → 转换成ID（比如“机器学习”→7、8）；
- 解码：ID → 转回Token → 拼接成文本（比如7、8→“机器学习”）。
二、 进阶级：词表生成的核心——子词算法（大白话讲透）
词表文件不是“人工编的”，而是用子词算法从海量语料中自动生成的。主流算法有3种，其中BPE（字节对编码）是LLaMA、GPT等大模型的首选，我们重点讲BPE，其他两种简单对比。
1. 核心算法：BPE（Byte Pair Encoding）
BPE的核心逻辑：从最小的字符单元出发，不断合并语料中出现频率最高的字符对，直到达到目标词表大小。
用一个极简例子，带你走一遍BPE生成词表的过程：
步骤1：准备初始语料（已清洗、分词）
["低温", "低压", "低温低压"]先拆成最小单元（单个字），并统计每个字符的出现次数：
- 低：4次（“低温”1次+“低压”1次+“低温低压”里的2次）
- 温：2次
- 压：2次
步骤2：迭代合并高频字符对
BPE的核心就是“找最常一起出现的两个字符，合并成新子词”，重复这个过程直到词表达标。
| 迭代次数 | 找高频字符对 | 合并成新子词 | 词表内容（新增标红） | 更新后语料 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | “低+温”（2次） | 低温 | 低、温、压、低温 | [“低温”, “低 压”, “低温 低 压”] |
| 2 | “低+压”（2次） | 低压 | 低、温、压、低温、低压 | [“低温”, “低压”, “低温 低压”] |
| 3 | “低温+低压”（1次） | 低温低压 | 低、温、压、低温、低压、低温低压 | [“低温”, “低压”, “低温低压”] |
步骤3：停止迭代
如果我们设定词表大小为6，此时词表已经满了，停止合并。最终词表就是上面的6个词条，这就是BPE生成词表的核心逻辑。
2. 其他主流子词算法（简单对比）
| 算法 | 核心逻辑 | 代表模型 | 小白理解 |
|---|---|---|---|
| BPE | 从下到上合并（字符→子词→整词） | GPT、LLaMA、Baichuan | 简单粗暴，效率最高，适合大模型 |
| WordPiece | 合并时计算“合并收益”（更严谨） | BERT、ERNIE | 比BPE更精准，但速度稍慢 |
| Unigram | 从上到下拆分（先假设大词表，再删低频Token） | T5、ALBERT | 生成的词表更灵活，但训练成本高 |
三、 高阶：词表文件的完整生成流程（实操级）
实际工业界生成LLM词表，是一套标准化流程，不是只跑BPE就行。下面按步骤讲，还会给小白能上手的实操代码。
