大语言模型(LLM)通过Tokenization技术将文本分解为更小的单元，再转换为数值表示进行处理。这一过程涉及BPE(字节对编码)、WordPiece和SentencePiece等主流算法，直接影响模型的计算成本、上下文理解能力和多语言处理性能。研究表明，分词策略的差异会导致模型在非英语语种和数学推理等特定场景表现悬殊。该技术已成为决定AI系统效能的核心因素，其优化方向将深刻影响下一代自然语言处理技术的发展轨迹。