【NLP 30、大模型中的 ”Token“】

我仍会充满期待的活着，任由时间带我去，去度过我该经历的一切

—— 25.1.25

一、Token的定义与作用

1.基本概念

Token是文本的最小语义单元，可以是单词、子词（如词根或词缀）、字符或标点符号。

⭐ Token就是AI的"乐高积木：

想象你收到一盒乐高，要拼出个火箭🚀。

AI看人类说话就像你看乐高说明书，不过它得先把句子拆成一个个小积木块——这就是Token！

比如你说"火箭发射"，中文AI可能拆成["火","箭","发射"]，而英文的"rocket launch"会被拆成["rock","et","launch"]，每个小积木都有编号，就像乐高积木上的凸点，方便AI用数学拼装

例如：

① 中文：“我喜欢吃披萨” → ["我","喜欢","吃","披萨","？"]（含标点）

② 英文：“I love pizza” → ["I","love","pizza"]

③ 复杂词：“unhappiness” → ["un","happy","ness"]（子词分词）

2.核心作用

① 模型输入输出：文本需先分词为Token序列，再转换为向量进行计算

② 语义理解：通过Token的上下文交互（如Transformer的自注意力机制），模型捕捉语言结构与语义

③ 资源计量：API调用通常按Token数量收费，反映计算成本

二、Token的分词策略

① 基于单词的分词

直接按空格/标点拆分，简单直观，但难以处理未登录词（如新造词）

② 基于子词的分词

技术原理：通过算法（如BPE、WordPiece）将高频字符组合保留为子词，低频词拆分为子词。例如：“anthropology” → “anthro”“pology”

优势：平衡词汇表大小与语义表达能力，支持处理未见词

③ 基于字符的分词

每个字符视为一个Token，适合细粒度分析（如表情符号“😊”拆分为多个Token），但序列过长会增加计算负担

⭐ AI的"中文切菜刀法" vs "英文砍柴功"

中文没有空格，AI得化身刀工师傅🔪。

比如"红烧肉真香"，传统切法是["红烧肉","真香"]，但大模型可能剁["红","烧","肉","真","香"]，就像把五花肉切成薄片。

英文就容易多了，"I love AI"直接按空格切["I","love","AI"]，不过遇到"unbelievable"这种长单词，AI会使出"庖丁解牛刀法"切成["un","believe","able"]，活像拆解机械零件

三、Token在大模型中的具体应用

1.模型架构

Transformer模型通过Token序列构建输入，利用自注意力机制处理上下文关联

多模态扩展：如GPT-4将图像像素块Token化，实现图文混合处理

2.性能与限制

最大Token数：GPT-4等模型通常限制为4096-128k Token，超长文本需分段处理

计算成本：Token数量直接影响内存占用与能耗，长文本推理可能耗时较长

3.语言差异影响

中文：单字通常为1 Token，1000 Token≈500-750汉字

英文：单词多为1 Token，1000 Token≈750单词

特殊场景：表情符号、代码等可能拆分为多个Token，增加成本

⭐AI眼中的世界

下次和ChatGPT聊天时，想象它正拿着放大镜🔍把你的话拆成小积木，每个都贴上数字标签：
"你好→123"、"请→456"、"写诗→789"...
然后它的大脑🧠（其实是矩阵运算）就开始疯狂拼接这些数字积木，最后把数字再翻译回文字。整个过程就像用摩斯密码聊天，只不过用的是Transformer架构的"量子波动速读法"📚💨

四、Token的计费与优化

1.按Token收费的逻辑

计算成本：每个Token需经过注意力机制、前向传播等复杂计算

公平性：短文本生成成本低，长文本成本高，避免资源滥用

2.优化策略

精简Prompt：合并语义相近的词汇（如“人工智能”→1 Token）

分段处理：将长文本拆分为多个Token段，避免超出上下文窗口

⭐ 为什么AI这么爱数Token？

① 算钱要数数：就像自助餐厅按盘子收费，OpenAI收钱要看吃了多少Token。你输入"给我写首诗"，可能吃掉20个Token，生成回复又吃掉50个，这顿饭就得付70个Token的钱。

② 脑子容量有限：GPT-4的"脑容量"是128k Token，相当于能记住《哈利波特与魔法石》半本书的内容。要是你絮絮叨叨讲完整部《三体》，AI只能记住最后半本，前面的剧情就"选择性失忆"了。

③ 方言切换困难症：中文Token像压缩饼干，1个顶英文3个信息量。所以同样内容，中文用的Token更少，这就是为啥英文API账单总是更贵，堪称语言界的"汇率差"！

五、未来趋势

统一Token化：图像、语音等数据通过Token化融入模型训练，提升多模态能力

动态分词：结合上下文动态调整分词策略，减少歧义（如“DeepSeek”整体保留为1 Token）

六、总结

Token是连接自然语言与机器计算的桥梁，其分词策略、数量限制及语言特性直接影响模型性能与成本。合理利用Token化技术（如子词分词）并优化输入设计，可显著提升大模型应用的效率与经济性