Tokenim（也称为tokenization）是指将文本数据转换为可用于机器学习或其他数据分析方法的代币（tokens）。在这个过程中，文本会被分解成单词、短语或其他有意义的部分。在这里，你提到的“tokenim能放多少”可能是询问在特定上下文中可以使用的“token”数量，比如在自然语言处理 (NLP) 模型中。 对于不同的模型和平台，token的数量是有区限的。例如： 1. **GPT-3 和 GPT-4**： - 使用 OpenAI 的 GPT-3 时，每次输入的文本一般是有最大 token 限制的，通常限制在2048个token左右。 - 而GPT-4的token限制则可以高达8192或更多（具体视版本而定）。 2. **BERT**： - 类似地，对于BERT模型，输入的token数量通常也受到限制，通常是512个token。 3. **其他的模型和应用**： - 不同的NLP模型和API，可能会根据其设计目标而设定不同的token限制。 一般来说，token的定义不仅包括单词，还可能包括标点符号甚至空格。所以实际的token数量可能会低于你所预计的单词数。 若你在具体应用中遇到限制，通常会在API的文档中或者产品说明中找到相关的信息。如果有更具体的应用背景或问题，欢迎提供更多的信息，我可以更详细地回答。Tokenim（也称为tokenization）是指将文本数据转换为可用于机器学习或其他数据分析方法的代币（tokens）。在这个过程中，文本会被分解成单词、短语或其他有意义的部分。在这里，你提到的“tokenim能放多少”可能是询问在特定上下文中可以使用的“token”数量，比如在自然语言处理 (NLP) 模型中。 对于不同的模型和平台，token的数量是有区限的。例如： 1. **GPT-3 和 GPT-4**： - 使用 OpenAI 的 GPT-3 时，每次输入的文本一般是有最大 token 限制的，通常限制在2048个token左右。 - 而GPT-4的token限制则可以高达8192或更多（具体视版本而定）。 2. **BERT**： - 类似地，对于BERT模型，输入的token数量通常也受到限制，通常是512个token。 3. **其他的模型和应用**： - 不同的NLP模型和API，可能会根据其设计目标而设定不同的token限制。 一般来说，token的定义不仅包括单词，还可能包括标点符号甚至空格。所以实际的token数量可能会低于你所预计的单词数。 若你在具体应用中遇到限制，通常会在API的文档中或者产品说明中找到相关的信息。如果有更具体的应用背景或问题，欢迎提供更多的信息，我可以更详细地回答。