Tokenization（分词）是将原始文本拆分为称为 token 的小片段，并为每个 token 分配唯一编号的步骤。一个 token 可以是完整单词、单词的一部分、标点符号，甚至空格。所有可能 token 的集合称为模型的 vocabulary（词表）。文本转换为这些带编号的 token 后，模型可以为每个编号查找 embedding（嵌入向量）并开始计算。通过处理 token 而非完整句子，模型能保持输入规模稳定，并可通过将生僻词切分为熟悉的子片段来处理新词或罕见词。模型完成工作后，带编号的 token 会通过同一词表映射转回文本，供用户阅读结果。