在大型语言模型中，"token"是指文本中的一个最小单位。通常，一个token可以是一个单词、一个标点符号、一个数字、一个符号等。在自然语言处理中，tokenization是将一个句子或文本分成tokens的过程。

在大型语言模型的训练和应用中，模型接收一串tokens作为输入，并尝试预测下一个最可能的token。对于很多模型来说，tokens还可以通过embedding操作转换为向量表示，以便在神经网络中进行处理。由于大型语言模型处理的文本非常大，因此对于处理速度和内存占用等方面的考虑，通常会使用特定的tokenization方法，例如基于字节对编码（byte-pair encoding，BPE）或者WordPiece等算法。