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大模型 Tokenization 教學與詞表取捨
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AI 綜述
阿里雲開發者社區 AI 於 2026 年 11 月 6 日刊出大模型課程第 4 課，以 6 個可手算例子講解 Tokenization 和 BPE 合併規則，並討論中文 token 成本與詞表大小之間的取捨。報道估算，中文文本較英文多用 54%–69% token。文中比較 Qwen 的 151,851 詞表與 Llama 2 的 32,000 詞表，稱前者約多 491M Embedding 參數，並以較少中文 token 換取較短序列；推理加速 30–50% 亦屬估算。
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最新進展11月6日 12:15
阿里雲開發者社區 AI 刊出課程第 4 課，講解 Tokenization、BPE 與詞表取捨。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月6日
- 阿里雲開發者社區 AI大模型 Tokenization 教學：BPE 合併、中文多語言成本與 152K 詞表取捨
這篇大模型課程第 4 課以 6 個可手算例子，拆解 Tokenization、BPE 合併規則，以及中文 token 成本和詞表大小的取捨。文中估算中文文本較英文多用 54%–69% token；Qwen 151,851 詞表較 Llama 2 32,000 詞表多約 491M Embedding 參數，以更少中文 token 換取較短序列，推理加速 30–50% 亦屬估算。
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