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大模型中的 Token 详解

在大模型（如 GPT-4、Llama、Claude 等）中，Token（标记）是自然语言处理（NLP）中的一个基本单位，用于将文本拆分为模型可以理解和处理的片段。它的粒度可以是一个单词、一个子词，甚至是一个字符，取决于具体的 Tokenization（分词）方法。

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1. Token 的概念

Token 是模型处理文本的最小计算单位，类似于计算机中的字节对数据的作用。例如，在大多数基于 Transformer 的 NLP 模型中，文本输入时不会直接作为完整的句子，而是首先被拆分成一系列 Token，然后再进行处理。

示例：

假设有一句话：

“ChatGPT is amazing!”

如果使用空格作为简单的 Token 拆分依据，它可能会变成：

["ChatGPT", "is", "amazing", "!"]

但实际上，大模型采用更复杂的分词方式，例如基于 Byte Pair Encoding (BPE) 或 Unigram，它可能会拆成：

["Chat", "G", "PT", " is", " amazing", "!"]

在这个例子中，“ChatGPT” 被拆成了三个 token，这是因为 BPE 认为 “Chat”、“G” 和 “PT” 是更常见的子单元。

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2. Token 计算方式

许多 AI 模型（如 OpenAI 的 GPT）在提供 API 访问时，都会限制最大 Token 处理量。例如：

• GPT-4 Turbo 可能支持 128K Token（输入+输出总和）。
• 早期 GPT-3.5 的 Token 限制一般在 4K 左右。

通常来说：

• 一个英文单词 ≈ 1.2 个 Token
• 一个汉字 ≈ 1 个 Token
• 一个标点符号 ≈ 1 个 Token
• 代码（如 Python/HTML）通常比自然语言消耗更多 Token

示例

句子：“ChatGPT is amazing!” 大约包含 4-5 个 Token：

["Chat", "G", "PT", " is", " amazing", "!"]

而同样的句子在中文：

"ChatGPT 很棒！"

可能会被拆分成：

["ChatGPT", " 很", "棒", "！"]

总共 4 个 Token。

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3. Tokenization（分词）方法

不同的大模型使用不同的 Tokenization 技术，常见的有：

(1) Byte Pair Encoding (BPE)

• 这是 GPT-4、Llama 等大模型常用的分词算法。
• 通过统计文本中的常见子词，逐步合并成更大的 Token，提高压缩率并减少 Token 数量。
• 示例：
  • “unhappiness” → [“un”, “happiness”]
  • “happiness” → [“happi”, “ness”]
  • “happily” → [“happi”, “ly”]

(2) Unigram Language Model

• 由 Google 提出的 SentencePiece 分词器使用此方法。
• 通过概率统计计算 Token 的最优拆分方式，以最大化文本的可压缩性。

(3) WordPiece

• BERT 使用的一种分词方法，与 BPE 类似，但它是通过最大化概率的方式来决定如何合并子词的。

(4) Character-based

• 有些 NLP 任务会直接按字符进行 Tokenization，适用于拼写敏感的任务，比如 OCR（光学字符识别）或自动拼写纠正。

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4. Token 影响成本与性能

在使用大模型时，Token 直接影响计算成本和推理速度：

1. 推理成本：大多数 AI API（如 OpenAI）按照 Token 数量计费，Token 越多，成本越高。
2. 响应时间：模型需要逐个处理 Token，Token 数量越多，响应速度越慢。
3. 上下文长度：模型通常对最大 Token 数量有限制，如果超过上限，会截断部分内容。

计算公式

假设 GPT-4 的 API 定价如下：

• 输入 Token 费用：$0.01/1000Token$
• 输出 Token 费用：$0.03/1000Token$

如果一篇文章有 5000 个 Token，则处理成本为：

$$\text{输入成本}=\frac{5000\times 0.01}{1000}=0.05\text{美元}$$

$$\text{输出成本}=\frac{5000\times 0.03}{1000}=0.15\text{美元}$$

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5. Token 的优化策略

由于 Token 影响计算效率和成本，可以采取以下策略优化：

1. 减少冗余：避免长而重复的输入，如不必要的上下文信息。
2. 调整分词方式：使用更合适的 Tokenization 方法，减少 Token 数量。
3. 截断无用部分：对于长文本输入，可以保留核心信息，减少无意义的 Token 占用。
4. 使用更短的 prompt：精简指令，使模型能够在较少 Token 下产生最优结果。

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6. 结论

• Token 是 NLP 模型处理文本的基本单位，可能是单词、子词、字符或特殊符号。
• 不同的分词方法（BPE、Unigram、WordPiece）会影响 Token 的划分方式。
• Token 数量影响计算成本、响应时间和模型的上下文能力。
• 合理优化 Token 数量可以提高 AI 任务的性能，降低使用成本。

希望这篇文档能帮助你更好地理解大模型中的 Token！🎯