本文给出一个 GPT4 模型可视化token的工具网站，大家可以去上面测试一下效果。
网址：
使用说明
通过该网站工具，你可以了解一段文本如何被GPT-4模型token化的，以及文本的被token化之后的token总数是多少。
比如像下面这样：
当输入文本中含有debugger时，同样被拆分为了debug和##ger，这和之前介绍token的文章时提到的是一致的，比如这篇文章：利用bert对文本token化。
这说明debug确实是一个非常常见的基础子词。
当然你也可以将token转换为tokenID来查看。关于tokenID，后面会详细介绍其作用。
需要注意的是，具体的文本token化结果与模型有关。
像GPT-3.5和GPT-4这样的模型使用的方法与旧模型（比如GPT-2）会有不同，不同的token算法对于相同的输入文本会产生不同的token序列。
按照GPT-4官方给出的经验数据：对于常见的英文文本，一个tokne大概对应4个英文字符，大约相当于 3/4 个单词。
所以100个token大约等于75个单词。
本节为一个工具介绍，仅做了解即可。
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