AI入门学习--理解token
token（令牌） 是指对文本进行分割后得到的最小处理单位，是机器理解人类语言的基础。它的核心作用是将连续的文本转换为机器可处理的离散单元。
1. token 是什么？
简单来说，token 是文本的 “基本组成块”。根据语言和分词方式的不同，token 可以是：
- 英文中：通常是单词（如 “apple”）、词根（如 “un-”“happy”）或标点（如 “!”）。
- 中文中：通常是单字（如 “我”“们”）或词语（如 “人工智能”）。
- 特殊符号：如数字（“123”）、表情符号（“😊”）、网址片段等，也会被视为独立 token。
例如，对句子 “我爱人工智能！” 进行分词后，可能得到的 token 是：["我", "爱", "人工智能", "！"]。
2. token 的核心作用
（1）将文本转换为机器可理解的形式
机器无法直接处理原始文本（字符串），必须将其转换为数字。token 是这一转换的 “中间桥梁”：
- 第一步：将文本分割为 token（分词）。
- 第二步：为每个 token 分配一个唯一的数字 ID（如 “我”→100，“爱”→203）。
- 第三步：通过 ID 将文本转换为数字序列，供模型计算（如 “我爱”→[100, 203]）。
（2）帮助模型捕捉语言规律
token 的划分方式直接影响模型对语言的理解：
- 合理的分词（如将 “人工智能” 作为一个 token）能让模型更快学习到词语的整体含义。
- 细分的 token（如将 “unhappy” 拆分为 “un-”“happy”）有助于模型捕捉词根、词缀等语言规律。
（3）控制模型输入长度
几乎所有 NLP 模型（如 BERT、GPT）对输入长度都有限制（通常以 token 数量为单位）。例如：
- GPT-3.5 支持最多 4096 个 token。
- BERT-base 支持最多 512 个 token。
超过限制的文本需要截断或拆分，因此 token 是控制输入规模的关键指标。
3. 常见的 tokenization（分词）方式
不同模型采用的分词策略不同，常见的有：
- 按空格 / 标点分割：最简单的方式（如英文默认按空格分词），但会将 “don't” 拆分为 “don”“'t”，不够合理。
- 词表分词（Word-based）：基于预定义词表分割，如将 “apple” 作为一个 token，但无法处理未登录词（如新词、拼写错误）。
- 子词分词（Subword）：主流模型（如 BERT、GPT）的选择，结合了词和字符的优势：
- 将罕见词拆分为常见子词（如 “unhappiness”→“un”“happiness”）。
- 既保证对常见词的完整表示，又能处理生僻词，平衡了词汇量和泛化能力。
- 中文分词：由于中文无空格，需用专门工具（如 jieba、THULAC）按语义分割（如 “北京大学”→“北京”“大学” 而非单字）。
4. 为什么需要关注 token？
- API 计费：许多 AI 服务（如 OpenAI API）按 token 数量收费，输入和输出的 token 都会被计算。
- 模型性能：不合理的 token 划分会导致模型理解偏差（如将 “武汉市” 拆分为 “武汉”“市” 可能影响地名识别）。
- 长文本处理：超过模型 token 限制的文本需要特殊处理（如分段输入），否则会丢失信息。