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wzjs 2025/9/10 17:52:09

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在自然语言处理（NLP）和大模型中，Token 是文本处理的基本单位，可以看作是文本的“原子”。简单来说，Token 是将一段原始文本分解后得到的最小有意义的单元。大模型（如 GPT、BERT 等）通过接收和处理这些 Token 序列来理解文本的含义、生成新的文本或完成其他任务。

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1. Token 的定义

Token 是文本被分割后的基本组成部分。在自然语言处理中，为了让模型能够理解和处理人类语言，需要将一段连续的文本（如句子或段落）分解成更小的单元，这些单元就是 Token。举个例子：

对于句子 “Hello world”，可以分解为两个 Token：[“Hello”, “world”]。
不同的分解方式会产生不同类型的 Token，具体取决于模型的设计和任务需求。

2. Token 的类型

根据分割粒度的不同，Token 通常可以分为以下几种类型：

单词级 Token
文本按单词进行分割，每个单词作为一个独立的 Token。
示例：“I love coding” → [“I”, “love”, “coding”]
优点：直观，适合理解完整的单词含义。
缺点：词汇量可能很大，无法处理未见过的新词。
子词级 Token
将单词进一步分解成更小的有意义的片段，通常用于解决单词级 Token 的局限性。
示例：“unhappiness” → [“un”, “happi”, “ness”]
优点：能处理新词或拼写变体，词汇量较小且灵活。
缺点：单个 Token 的含义可能不完整，需要上下文理解。
字符级 Token
文本按单个字符分割，每个字符作为一个 Token。
示例：“Hello” → [“H”, “e”, “l”, “l”, “o”]
优点：词汇量极小，能处理任何文本。
缺点：序列变长，模型需要更多计算资源来捕捉关系。
大模型通常会根据任务需求选择合适的 Token 类型。例如，BERT 使用子词级 Token（如 WordPiece），而一些轻量级模型可能使用字符级 Token。

3. Token 在大模型中的作用

大模型（如基于 Transformer 架构的模型）以 Token 序列为核心进行工作。Token 在模型的输入、处理和输出阶段都扮演着关键角色：

输入阶段
原始文本被分解为 Token 序列后，每个 Token 会被映射到一个高维向量（称为 embedding）。这些向量包含了 Token 的语义信息，是模型理解文本的基础。
示例：[“Hello”, “world”] → [vector1, vector2]
处理阶段
模型通过多层结构（如注意力机制和前馈网络）对 Token 的 embedding 进行变换，分析 Token 之间的关系和上下文信息。例如，它可以理解 “I love coding” 中 “love” 和 “coding” 的关联。
输出阶段
模型根据任务输出新的 Token 序列或对输入进行处理。例如：
文本生成：输出 “Nice to meet you” 的 Token 序列。
分类：判断输入 Token 序列的情感是正面还是负面。
Token 是模型与文本之间的桥梁，模型的所有计算和学习都基于这些 Token 序列。

4. Tokenization 过程

将原始文本转换为 Token 序列的过程称为 Tokenization，通常包括以下步骤：

规范化
对文本进行清洗和标准化，例如去除多余空格、统一大小写等。
示例：“Hello, World!” → “hello world”
分割
根据选定的 Token 类型，将文本分割成 Token。
示例：“hello world” → [“hello”, “world”]（单词级）
编码
将 Token 转换为模型可以处理的数值表示，即向量化（embedding）。具体来说，模型将每个 Token 映射到一个高维稠密向量空间。这些向量能够捕捉到词的语义信息和上下文关系。在分词之后通常使用嵌入层（Embedding Layer）来实现这一点。嵌入层会将每个 token 映射到一个高维空间，例如 12288 维（gpt3）。
假如输入的是“ I am a student ”这句话，那么 embeding 层会生成一个 4 x 12288 维的矩阵：
“I” → [x₁, x₂, …, x₁₂₂₈₈]
“am” → [y₁, y₂, …, y₁₂₂₈₈]
“a” → [z₁, z₂, …, z₁₂₂₈₈]
“student” → [w₁, w₂, …, w₁₂₂₈₈]
作为 encoder 层的输入在 Transformer 架构中，这一步通常是通过一个嵌入层（Embedding Layer）来完成的。嵌入层负责将每个 Token 转换成对应的向量表示。

经过这些步骤，文本就变成了模型能够理解和计算的格式。

不同的大模型可能会选择不同的 tokenization 策略，以适应其架构和应用需求。比如目前主流大模型所使用的 token 类型如下：

ChatGPT（OpenAI）
Token 类型：Byte Pair Encoding（BPE）
说明：ChatGPT 基于 GPT 系列模型，采用 BPE tokenization。BPE 通过合并高频出现的字符对来构建词汇表，能有效处理未见词（OOV），并在词汇量与计算效率之间取得平衡。
QWen（阿里巴巴）
Token 类型：SentencePiece
说明：QWen 使用 SentencePiece，这是一种无监督的 tokenization 方法，支持 BPE 和 unigram language model 两种模式。它特别适合多语言环境，能够灵活适应不同语言的特性。
DeepSeek
Token 类型：WordPiece
说明：DeepSeek 采用 WordPiece tokenization，这是 Google 开发的一种算法，最初用于 BERT 模型。通过最大化语言模型的似然选择子词单元，WordPiece 能有效捕捉词缀和词根等语言特征。
LLama（Meta）
Token 类型：Byte Pair Encoding（BPE）
说明：LLama 使用 BPE tokenization，与 ChatGPT 类似。BPE 在处理大规模、多样化的文本数据时表现出色，确保模型的高效性和泛化能力。

5. Token 数量的影响

Token 序列的长度对大模型的性能有重要影响：

序列过长：包含更多信息，但计算复杂度增加，模型可能难以处理（尤其是 Transformer 模型，计算量与序列长度平方相关）。
序列过短：信息不足，可能影响模型对上下文的理解。
因此，大模型通常会设置一个最大 Token 长度（如 512 或 2048），并根据任务需求进行优化。

总结

Token 是大模型处理文本的核心概念，可以理解为文本的最小构建块。它通过将复杂文本分解为单词、子词或字符等单元，让模型能够一步步分析和生成语言。Token 的类型和数量直接影响模型的性能和效果，而 Tokenization 则是连接原始文本与模型计算的关键步骤。希望这个解释能让你对 Token 有更清晰的认识！

转载请注明出处《大模型中的Token是什么？》 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/145971315