1T+ tokens通常是指一个模型预训练或生成响应时使用的token数量超过1万亿（1T）。这个术语常用于描述大型语言模型（LLM）的训练数据量，尤其是在模型开发和性能评估的背景下。
Token是大规模语言模型中用来表示中文汉字、英文单词、或中英文短语的符号。Token可以是单个字符，也可以是多个字符组成的序列。Token在大模型中最基础、最常见的概念，它代表了模型可以理解和生成的最小意义单位。
1. 训练数据量 1T+ tokens表示模型在预训练阶段使用了超过1万亿个token的数据。这通常意味着模型训练使用了非常大量的文本数据，包括但不限于网页内容、书籍、新闻文章等。
2. 模型复杂度 使用如此大量的数据进行训练，可以提高模型的复杂度和性能。通过处理大量数据，模型能够学习到更丰富的语言模式和语义信息，从而在理解和生成文本时表现得更加准确和自然。
3. 模型应用领域 1T+ tokens的数据训练通常适用于需要处理大量文本数据的场景，如搜索引擎、聊天机器人、文本摘要等。这类模型通常能够处理更复杂的任务，并提供更丰富的功能。
以GPT-3为例，其预训练数据量就超过了4
