在AI中，tokens是自然语言处理（NLP）的基本单位，用于文本的分割和处理。 Tokens可以是单个单词、字符、子词或标点符号，具体形式取决于使用的分词方法。12
Tokens在AI模型中的作用
- 文本处理：在AI模型中，输入的文本需要被转化为tokens，模型处理这些tokens而不是原始文本。这样可以更高效地进行计算。例如，输入文本“AI is amazing!”可能被分割为[“AI”, “is”, “amazing”, “!”]这些tokens。
- 模型训练和推理：模型通过tokens进行训练和推理。每个token对应一个独特的索引，模型通过这些tokens学习语言的结构和含义。训练时，模型通过不断接收tokens并通过反向传播调整参数，以便更好地预测下一个token或生成新的文本。
- 限制和处理成本：大多数AI模型对一次处理的token数量有上限。例如，GPT-4的token限制为8k或32k。此外，一些服务按使用的token数量计费，输入和输出的总token数量决定了使用成本。
Tokens在具体应用中的例子
- 英文：一个Token可能是一个单词（如“hello”）或一个词的一部分（如“unhappiness”被拆成“un”和“happiness”）。
- 中文：一个Token通常是一个字（如“你好”被拆成“你”和“好”），但也可能是常用词或短语（如“人工智能”可能被当作一个Token）。
- 标点符号：每个标点符号通常是一个独立的Token。
Tokens在NLP中的重要性
Tokens是文本的基本处理单元，直接影响模型的性能和效果。不同的分词方法（如BPE或WordPiece）可以处理未知词汇和少见的词，提高模型的泛化能力。了解tokens的数量和质量对模型的影响，有助于更好地使用AI工具并优化模型性能。
