名人说:苔花如米小,也学牡丹开。——袁枚《苔》
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- 一、什么是Tokens?
- 二、为什么Tokens如此重要?
- 1.模型的输入输出限制
- 2.计费标准
- 3.性能影响
- 三、Tokens是如何生成的?
- 四、不同语言的分词差异
- 五、实践中的Tokens计算
- 六、Tokens优化策略
- 七、Tokens与日常使用的关系
- 小结:tokens,AI处理文本的基本单位
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当我们与ChatGPT 或 DeepSeek这样的AI对话时,它们并不是按照我们熟悉的单词或字符来处理文本的,而是使用一种称为"Tokens"的基本单位。
本文将以生动直观的方式带您了解"tokens",揭示它们如何成为人类语言与人工智能之间沟通的桥梁。
一、什么是Tokens?
在大语言模型(LLM)的世界里,Tokens是文本处理的基本单位。
简单来说,Tokens就像是模型眼中的"原子",是无法再被分割的最小文本单元。但与我们通常理解的单词不同,Tokens可能是完整的单词、单词的一部分、标点符号,甚至是单个字符。
对于中文和英文等不同语言,Tokens的划分方式存在显著差异:
- 英文:通常会将单词拆分为更小的部分。例如,“tokenization"可能被拆分为"token”、“ization”
- 中文:由于汉字本身就具有较强的独立语义,所以一个汉字常常就是一个Token
我们可以试着想象一下,当我们阅读一本书时,我们看到的是完整的句子和单词。但AI大模型看世界的方式不同,它们把文本拆分成一块块小积木——这些就是"Tokens"。
Tokens就像是语言的积木,模型通过组合这些积木来理解和生成文本。
二、为什么Tokens如此重要?
理解Tokens的概念对于使用大语言模型至关重要,主要有以下几个原因:
1.模型的输入输出限制
所有LLM都有上下文窗口大小限制,这个限制以Tokens为单位计算。例如:
- GPT-3.5的限制是4,096个Tokens
- GPT-4的限制是8,192个Tokens
- Claude 3 Opus的限制是200,000个Tokens
当我们提交过长的文本时,超出部分会被截断,导致模型无法获取完整信息。
2.计费标准
使用 商业API时,大多按Tokens计费。例如:
- 每1,000个输入Tokens收费$X
- 每1,000个输出Tokens收费$Y
🌟注:了解文本会转化为多少Tokens,有助于控制成本。
3.性能影响
Tokens数量直接影响处理速度和内存占用:
- Tokens越多,处理时间越长
- Tokens越多,所需计算资源越多
三、Tokens是如何生成的?
Tokens的生成过程称为"分词"(Tokenization),这是模型预处理阶段的重要步骤:
- 分词器(Tokenizer)选择:不同模型使用不同的分词器,如BPE(Byte Pair Encoding)、WordPiece、SentencePiece等
- 训练过程:分词器通过在大量文本上训练,学习频繁出现的字符组合
- 词表构建:建立有限大小的词表(Vocabulary),通常包含数万个Tokens
- 文本转换:将输入文本转换为词表中Tokens的序列
例如,整体的拆分流程大致如下:
以BPE为例,它会先将文本分割为单个字符,然后迭代地合并最常见的字符对,直到达到预定的词表大小。
四、不同语言的分词差异
各种语言在分词过程中表现出显著差异:
语言 | 特点 | Tokens消耗 |
---|---|---|
英文 | 空格自然分隔,常见词汇占单个Token | 相对较少 |
中文 | 无空格分隔,每个汉字通常是一个Token | 相对较多 |
日文 | 混合汉字与假名,分词复杂 | 较多 |
阿拉伯文 | 连笔书写,词形变化复杂 | 较多 |
举例来说:
- 英文句子"I love programming"可能只需要3个Tokens
- 而中文翻译"我爱编程"则需要4个Tokens
- 日文翻译可能需要8个Tokens
再比如 中英文汉堡包🍔的token分解对比:
五、实践中的Tokens计算
为了更直观地理解Tokens的计算,以下是一些例子:
英文短句: "Hello, world!" ≈ 3 tokens
中文短句: "你好,世界!" ≈ 5 tokens
英文段落: 一段200字的英文文本 ≈ 150 tokens
中文段落: 一段200字的中文文本 ≈ 400 tokens
文本 | 估计Tokens数 |
---|---|
“你好!” | 3个 (包括标点) |
“Hello!” | 2个 (包括标点) |
一条朋友圈消息(30字) | 约35个 |
一页A4纸中文(500字) | 约600个 |
一页A4纸英文(500词) | 约650个 |
六、Tokens优化策略
了解了Tokens的工作原理后,我们可以采取一些策略来优化使用:
- 精简输入:移除不必要的文本,如重复说明、冗长的问候语
- 结构化信息:使用表格、JSON等结构化格式可能比文本描述更节省Tokens
- 分批处理:将长文本分成多个小块分别处理
- 针对不同语言调整:中文等亚洲语言需要预留更多Tokens空间
- 利用嵌入:对于频繁使用的长文本,可以考虑使用嵌入(embeddings)技术
七、Tokens与日常使用的关系
当你在使用ChatGPT、DeepSeek等AI工具时:
- 聊天过程中模型开始"忘记"前文:这很可能是因为超出了Tokens限制
- 回答突然中断:可能是生成的内容接近Tokens上限
- 响应速度变慢:处理的Tokens越多,耗时越长
小结:tokens,AI处理文本的基本单位
Tokens是理解和高效使用大型语言模型的关键概念。它们决定了模型能处理的文本量、响应速度和使用成本。通过深入理解Tokens的工作原理,开发者和用户可以更有效地构建提示,优化交互流程,并充分发挥大语言模型的潜力。
希望这篇文章能帮助你更好地理解大语言模型中的Tokens概念,为你的AI应用开发提供有价值的参考!如果有什么想了解的知识,欢迎评论说出你的想法!
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