一、Token：LLM理解语言的基本密码
在大语言模型（LLM）的运行体系中，Token是最基础的核心单元，堪称人类语言与机器数学世界之间的“翻译官”。简单来说，Token是自然语言经过分词器处理后得到的最小信息单元，它可能是一个汉字、一个英文单词，也可能是一个标点符号或常见词组。比如“人工智能引领未来”这句话，可能被拆分为“人工”“智能”“引领”“未来”几个Token；而英文单词“Transformer”则可能被拆分为“Trans”和“former”。
这种拆分并非随意为之，不同模型的分词器有着不同的设计逻辑。以代码大模型为例，为了保证代码生成的语法正确性，会将“def”“class”等关键字保留为完整Token，对变量名和函数名则根据命名规则进行合理切分。Token的重要性不仅体现在语言理解层面，还直接关系到模型的调用成本和处理效率。目前，各大厂商的LLM服务大多以Token为计价单位，输入和输出Token的定价往往存在差异，这背后是两者计算效率的不同：输入Token需要进行大规模并行计算，而输出Token则是串行生成，计算效率更高。
二、上下文窗口：LLM的“记忆容量”
如果把Token比作LLM处理信息的“字节”，那么上下文窗口就是它的“内存空间”，决定了模型一次性能“记住”多少信息。上下文窗口通常以Token数量来衡量，不同模型的窗口大小差异巨大，从早期GPT-3.5的4096个Token，到如今GPT-5.4的200万个Token，模型的“记忆容量”实现了质的飞跃。
上下文窗口的大小直接影响着模型的应用场景。在处理长文档、多轮对话或复杂代码库时，更大的上下文窗口意味着模型能够同时参考更多信息，输出更连贯、准确的结果。比如在医学诊断场景中，200万个Token的上下文窗口可以让模型一次性处理临床数据、影像报告和最新研究论文等海量信息，从而做出更精准的诊断建议。但同时，更大的上下文窗口也意味着更高的计算成本和显存占用，因此需要在性能和成本之间找到平衡。为了优化上下文窗口的使用效率，研究者们提出了多种技术方案，比如滑动窗口注意力、动态Token剪枝等，这些技术可以在不显著降低模型性能的前提下，有效减少计算量和延迟。
三、采样参数：掌控LLM的输出风格
当模型生成Token的概率分布确定后，采样参数就成为了掌控输出风格的关键。其中最核心的三个参数是温度（Temperature）、Top-k和Top-p。温度参数直接影响概率分布的平滑度：当温度小于1时，高概率Token的选中概率会被放大，模型输出更加保守、稳定；当温度大于1时，低概率Token的选中概率会提高，模型输出更具创造性和随机性。比如在生成新闻稿件时，适合将温度设置为0.7左右，以保证内容的准确性和严谨性；而在创作诗歌或故事时，可以将温度提高到1.2，激发模型的想象力。
Top-k采样则是限制模型只从概率排名前k的Token中进行选择，这种方式可以有效过滤掉低概率的无意义Token，但如果k值设置过小，可能会导致输出内容过于单一。Top-p采样（核采样）则是根据概率累积值来动态选择候选Token，当累积概率达到设定值p时，就从这些Token中进行选择。这种方式更加灵活，能够根据内容动态调整候选范围，平衡输出的准确性和多样性。在实际应用中，通常会将这些采样参数结合使用，比如先用Top-k限制候选Token数量，再用温度调整概率分布，以达到最佳的输出效果。