大语言模型中的 Token：它们是什么，如何工作？
引言
如果你使用过 ChatGPT 这样的 AI 工具，你可能会好奇：它是如何理解并生成文字的？大语言模型（LLM，Large Language Model）并不是直接处理整个句子或文章，而是拆分成一个个 Token（标记）来进行计算。那么，什么是 Token？它们在大语言模型中起到什么作用？这篇文章将用通俗易懂的语言帮你解开这些谜团。
1. 什么是 Token？
在大语言模型的世界里，Token（标记）是文本的最小单位，就像字母是单词的组成部分，Token 是大模型理解文本的基本“积木”。
一般来说，Token 可以是：
- 一个完整的单词（在英语等语言中，常见的单词可能被视为一个 Token，例如 “Hello”）。
- 一个单词的一部分（在更复杂的单词拆分方法下，“unbelievable” 可能被拆分成 “un”, “believ”, “able”）。
- 一个标点符号（例如 “.”, “,”, “!”）。
- 一个空格（某些模型会把空格也视为 Token）。
- 一个汉字（在中文等语言中，常见做法是将每个汉字作为一个 Token，例如 “你好” 被视为两个 Token）。
2. 为什么需要 Token？
计算机并不直接理解人类的语言，而是通过数字处理信息。大语言模型需要一种方法把句子转换成计算机能理解的格式，而 Token 化（Tokenization）就是这个过程的关键步骤。
举个例子：
假设你输入了一句话：
“ChatGPT 是一个很强大的 AI”
模型不会直接处理整个句子，而是会先把它拆分成 Token。例如：
- “ChatGPT”
- “是”
- “一个”
- “很”
- “强大”
- “的”
- “AI”
然后，这些 Token 会被转换成 数字 ID，比如：
["ChatGPT", "是", "一个", "很", "强大", "的", "AI"]
→ [48231, 271, 593, 1198, 3421, 12, 31924]
这些数字 ID 就是模型实际操作的数据，它们会作为输入送入神经网络进行处理。
3. Token 在大模型中的作用
Token 的作用主要体现在以下几个方面：
3.1 作为输入单位
当你输入一段文本时，模型会先把它转换成 Token，然后再进行处理。例如：
“我喜欢编程”
可能会被拆分成：
["我", "喜欢", "编程"]
接着，模型会将这些 Token 转换成向量（数学表达），然后通过神经网络计算输出结果。
3.2 影响计算成本
大模型的计算量和 Token 的数量直接相关。一般来说，Token 越多，模型处理的时间越长，消耗的算力越大。
比如：
- “Hello”（1 个 Token）
- “Unbelievable”（可能是 3 个 Token）
- “今天天气很好”（4 个 Token，每个汉字单独算）
如果你使用 ChatGPT，你可能注意到 “每次对话有 Token 限制”，这是因为处理太多 Token 需要大量计算资源。
3.3 影响生成效果
当大模型生成文本时，它是逐个 Token 预测下一个 Token。例如：
“人工智能正在改” → “人工智能正在改变世界”
模型可能会预测多个可能的 Token，例如：
- “变”（概率 80%）
- “造”（概率 10%）
- “善”（概率 5%）
然后，它会选择概率最高的 Token 继续生成。
4. Token 的具体实例
我们来看看不同的 Tokenization 方法，以及它们如何影响模型的理解。
4.1 英语 Token 化
英语单词有不同的形式，因此常用 子词（Subword） 拆分。例如：
- “playing” → “play” + “ing”
- “unbelievable” → “un” + “believ” + “able”
这样可以减少 Token 数量，提高模型的学习效率。
4.2 中文 Token 化
中文没有空格，直接按 字 切分是最常见的方法。例如：
“我爱学习人工智能” → [“我”, “爱”, “学习”, “人工”, “智能”]
但也可以用 词级别 切分：
[“我爱”, “学习”, “人工智能”]
不同的 Token 化方式会影响模型的理解效果。
4.3 特殊 Token
在大模型中，还会使用一些特殊 Token 来处理特定任务：
- [CLS]（分类 Token）：用于分类任务，比如情感分析。
- [SEP]（分隔 Token）：用于分割句子，比如问答任务。
- [PAD]（填充 Token）：用于对齐文本长度，避免计算浪费。
5. Token 对大模型的逻辑影响
Token 的使用方式决定了大模型的逻辑处理方式：
- 输入 Token 被编码：输入的文本会被拆成 Token，并转换成向量。
- 模型计算 Token 之间的关系：通过 自注意力机制（Self-Attention），模型学习不同 Token 之间的联系。
- 逐步生成新 Token：对于生成任务（如写文章），模型会逐步预测下一个 Token，并不断扩展文本。
换句话说，Token 就像拼图块，模型的任务是找到它们之间的最佳组合方式，从而生成有逻辑的文本。
6. 结论
Token 是大语言模型理解和生成文本的基础单位。通过 Token：
- 计算机可以把文本转换为数值数据，进行数学运算。
- 大语言模型可以更高效地处理文本，提高计算效率。
- 生成内容时，可以根据上下文逐步预测最佳 Token，确保语言的连贯性。
了解 Token 的概念，可以帮助你更好地理解大语言模型的工作原理。如果你对 AI 感兴趣，可以尝试使用 Tokenizer 工具，把不同的句子转换成 Token，看看它们是如何被拆分的！
7. 参考文献
- “Attention Is All You Need” - Vaswani et al. (2017)
- “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” - Devlin et al. (2018)
- “GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners” - OpenAI (2020)
- “The Tokenization Process in Large Language Models” - AI Research Papers (2023)