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基本定义

Tokens 是大型语言模型（LLM）处理文本或代码的最小语义单元，可包含以下形式：

• 字符（如英文字母 a 或中文字符 北）
• 单词（如英文单词 apple 或中文词汇 北京）
• 子单词（如将 unhappy 拆分为 un 和 happy）
• 文本/代码片段（如 def find_max() 或 HTML 标签
  ）
  特定 Token 的表达形式和粒度由 分词算法（Tokenization）决定（例如 BPE、WordPiece、Unigram Language Model）。

Tokenization 的作用

1. 语义分割：通过拆分文本为统一格式的 Token，解决模型直接处理字符或词的语言差异问题（如中文无空格分割）。

• 示例：中文短语 北京欢迎你 可能被分割为单一 Token 北京欢迎你 或组合 Token 北京|欢迎|你。

2. 数值化映射：

• 每个 Token 会被分配唯一数值 ID（如 北京 → ID 70090），模型处理的实质是这些 ID 序列。
• 类似 ASCII 编码，但覆盖更复杂的语义单元。

3. 效率优化：

• 平衡计算成本与语义保留，例如通过合并高频字符对降低处理复杂度。

主流 Tokenization 算法示例

以 BPE 为例：

• 输入词表：low, lower, newest, widest
• 高频字符对：e+s → es（合并） → 最终 Token 可能包括 low, es, t 等。

示例

来源于: https://platform.openai.com/tokenizer

GPT-4o&GPT-4o mini

可以看到： 总共6个字符，被划分成了4个Tokens

这分别是这4个Token的ID

可以看到： “欢迎”和“你！”的ID在同一个模型下是保持一致的。

这是英文的分词，相比中文来说，更加直观。

GPT-3.5 & GPT-4

可以看到，不同版本的LLM分词方式不同，这里出现了乱码，为什么会有乱码并且把一个中文词语转换成了多个Token？
因为大语言模型（LLMs）在处理文本时，若输入包含特殊 Unicode 字符（尤其是多字节字符或组合字符），可能导致

1. 字节级拆分差异：

• 某些 Unicode 字符在 UTF-8 编码中由多个字节表示，而 Tokenization 算法（如 BPE）可能按字节对生成子词，导致单个字符对应多个 Tokens。
• 示例：字符 ç（Unicode: U+00E7）在 UTF-8 编码为 0xC3 0xA7，可能被拆分为两个 Tokens。

2. 分词算法的语言偏向性：

• 主流 Tokenizers（如 GPT-4 的 BPE）基于英语语料优化，对中文、表情符号等处理可能不够精细，从而拆分不合理。