TokenIM（Token Interaction Model）主要用于解析各种数据中的 token 编码，具体的编码数量可以根据实际应用、模型架构和训练数据等因素而有所不同。比如，在自然语言处理（NLP）中，token的数量取决于词汇表的大小和处理的文本种类。 一般来说，基础的词汇（例如字词、字母、符号等）会有不同的编码，每种语言和应用场景都有其特定的字典。例如，在使用 BERT 或 GPT 等预训练模型时，词汇表通常包含数千到数万个 token。 如果您所指的 TokenIM（Token Interaction Model）主要用于解析各种数据中的 token 编码，具体的编码数量可以根据实际应用、模型架构和训练数据等因素而有所不同。比如，在自然语言处理（NLP）中，token的数量取决于词汇表的大小和处理的文本种类。 一般来说，基础的词汇（例如字词、字母、符号等）会有不同的编码，每种语言和应用场景都有其特定的字典。例如，在使用 BERT 或 GPT 等预训练模型时，词汇表通常包含数千到数万个 token。 如果您所指的