【Tools】大模型中的 Token 概念

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紧紧握着 青花信物
信守着承诺
离别总在 失意中度过
记忆油膏 反复涂抹
无法愈合的伤口
你的回头 划伤了沉默
                      周传雄《青花》

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在大语言模型（如 GPT-4 等）中，Token（标记） 是用于处理文本的基本单位。由于语言模型并不会直接处理完整的单词、句子或段落，因此需要先将文本分解为 Token，然后再逐步进行计算和生成输出。

什么是 Token？

Token 是文本的最小组成单位，既可以是单个字符，也可以是部分单词、整个单词，甚至是标点符号。将文本分解为 Token 是模型处理自然语言的一步，类似于传统的词法分析。大模型基于这些 Token 进行训练和生成输出，通过逐步预测下一个 Token 来生成文本。

举个例子，句子 “I love cats” 可以被分割成以下 Token：

“I”
“ love”
“ cats”

不同的语言模型使用不同的 Tokenizer（分词器）来执行这个分割过程，具体的分割方式可能会根据模型的设计和目标而有所不同。

Token 与模型的工作原理

大模型处理文本的流程基本上分为两步：

输入处理：用户提供一段自然语言输入，模型的 Tokenizer 会将输入分解为 Token。
生成输出：模型通过上下文信息，依次预测下一个最有可能的 Token，直到完成整个句子的生成。
每个 Token 都会被转换为一个数值向量，模型内部会对这些向量进行计算，最终生成下一步的预测结果。模型处理的计算单位是 Token，而不是完整的单词或句子。通过这个方式，模型能够理解并处理任何长度的文本。

Token 的重要性

模型效率：模型的计算能力与 Token 数量密切相关。每处理一个 Token 都涉及复杂的计算，因此输入文本的 Token 数越多，模型的处理时间和计算资源消耗也就越大。这也是为什么在某些场景中，输入的最大 Token 限制（例如，模型只能处理 4096 个 Token）非常重要。

生成质量：模型的输出也是逐个 Token 生成的。Token 的预测是基于上下文进行的，所以上下文越丰富，预测越准确。Token 的序列决定了输出文本的流畅性和语义一致性。

分词方式影响：不同的 Token 化策略会影响模型的表现。例如，将单词按字符切分（过于细粒度）可能会导致模型失去某些词语层面的语义信息，而使用太大颗粒度的 Token（如按整个单词切分）又可能让模型无法处理词语内部的细微差异。现代大模型通常采用一种混合的分词策略，结合字母、词干和子词进行 Token 化。

Token 的数量与模型性能的关系

每个大模型都有一个处理 Token 数量的上限。这个上限称为上下文窗口大小，即模型一次能处理的最大 Token 数量。超过这个限制的输入会被截断，模型无法处理完整信息。这对长文本处理非常关键，尤其是在文本摘要、对话、长篇文章生成等任务中。

例如，GPT-4 可以处理最多 8K 或 32K Token 的输入。对于更长的文本，Token 上限会限制模型的理解和生成能力，因此在某些任务中需要进行分段处理或摘要。

Token 的实际应用

文本生成：在文本生成任务中，用户输入的指令（Prompt）被转换为 Token，模型逐步预测下一个 Token，直到生成完整的文本输出。比如输入 “The quick brown fox” 后，模型可能会生成下一个 Token “ jumps”。

机器翻译：在翻译任务中，源语言的句子会被分解成 Token，模型逐个预测目标语言的 Token，最终形成完整的翻译文本。

代码生成：模型也可以处理编程语言，将代码片段分解为 Token 进行分析或生成，这有助于代码补全和错误检测。

结论

Token 是大语言模型理解和生成文本的核心组成部分。它是语言处理的最小单位，通过将文本分解为 Token，模型能够逐步进行推理和生成输出。Token 的设计直接影响了模型的效率和生成质量，因此了解 Token 化的原理和其对模型的影响对于使用大模型非常重要。