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AI中Token的理解与使用总结

什么是Token

在AI领域,特别是自然语言处理(NLP)中,Token是指将文本分割成的最小处理单元。Tokenization(分词)是将原始文本分解为Token的过程。

Token的几种形式

  1. 单词级Token:以单词为基本单位

    • 示例:“Hello world” → [“Hello”, “world”]
  2. 子词级Token:平衡词汇表大小和表示效率

    • 示例:“unhappiness” → [“un”, “happiness”]
  3. 字符级Token:以单个字符为基本单位

    • 示例:“AI” → [“A”, “I”]

主流模型的Token使用

1. GPT系列 (OpenAI)

  • 使用**BPE(Byte Pair Encoding)**算法
  • 特点:
    • 英语文本通常1个token≈4个字符
    • 中文通常1个汉字≈1-2个token
    • 常见词汇通常为1个token
  • 典型模型的上下文窗口:
    • GPT-3.5: 4096 tokens
    • GPT-4: 32k tokens (部分版本)

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