相信你只要了解过大模型，就听过token这个词儿，大家在用ChatGPT的API时，是按token计费的。

例如，你提问消耗了 100 token，ChatGPT根据你的输入，回答了200token，那么一共消费的 token 数就是 300。

有时候看一些偏技术的文章，一些模型后面带着8k、32k，甚至100k，这也是指模型能处理的蕞大token长度。

既然token在大模型领域这么高频出现，我们不禁要问:

什么是token?

它是怎么计算的?

一个token是指一个字吗?

中文和英文的token是一样的吗?

什么是Token?

大模型世界的最小积木——Token 

Token =AI眼中的"文字乐高块"，中文名称可译为“词元”，是AI理解文本的最小单位，就像人类阅读时自动拆分的“信息颗粒”，AI不是按字而是按token处理文本。就像乐高小块能拼出无限可能，大模型把文本拆成Token，再重组出智能回答~

大模型中的"token"是指文本的蕞小处理单位在大模型处理中，将文本划分为token是对文本进行分析和处理的基本步骤之一。

通常情况下，一个token可以是一个单词、一个标点符号、一个数字，或者是其他更小的文本单元，如子词或字符。

以下是不同token切分类型的介绍:

单词级token: 即token是按照单词进行划分的。一个句子中的每个单词通常都会成为一个独立的token。

例如，在句子"我是智泊AI"中，"我"、"是”、"智泊AI"分别是三个单词级token.

标点符号级token: 除了单词，标点符号通常也作为独立的token存在。这是因为标点符号在语义和语法上都具有重要的作用。

例如，在句子"token好理解吗?"中，除了"token好理解吗"作为一个整体的token外:蕞后的问号"?"也是一个独立的token。

子词级token: 为了更好地处理复杂的语言情况，有时候将单词进一步划分为子词级的token。例如，单词"unhappiness"可以被划分为子词级token"un-"、、"happiness'

更复杂一点的，现在大模型比较流行的子词级token还有字节对编码(BPE)，这也是ChatGPT的guan方采用的token编码方法它是通过合并出现频繁的子词对来实现的。

字符级token: 在某些情况下，特别是在字符级别的处理任务中，文本会被划分为字符级token。这样做可以处理字符级别的特征和模式。例如，在句子"Hello!"中，"H"、"e"““、" ”"o"和"!"分别是六个字符级token。

通过对文本做成一个一个的token，LLM模型能够更好地理解和处理语言，从而实现任务如文本生成、机器翻译、文本分类等。

因此，现在主流的大模型都会自带一个tokenizer，也就是自动将输入文本解析成一个一个的token，然后做编码(就是查字典转换成数字)，作为大模型真正的“输入”。

最后，那么在ChatGPT中，一个token到底是多长?下面是一些有用的经验法则，可以帮助理解token的实际长度。

对于英文文本，1个token大约是4个字符或0.75个单词。通常来说，也就是1000个Token约等于750个英文单词。

对于中文，1000个Token通常等于400~500个汉字。

但是！！！Token ≠ 汉字/单词

中文: 1个token≈1-2个汉字(比如"人工智能"会被拆成2-3个token)

英文:1个token≈0.75个单词(比如"unbelievable"可能会被拆分成"un+believetable")

空格也算token！大家输入时千万别乱敲空格哦~

为什么重要?

算力成本: 每次对话消耗token量=你的"算力账单"(GPT-4每千token约¥0.3)

内容长度: ChatGPT-3.5最多支持4096 tokens(约3000汉字)

回答质量: 超出限制会"失忆"，重要信息要前置！

技术原理3层拆解

分词算法: 用unigram/BPE算法找最佳拆分组合

分词器(tokenizer)黑科技:

英文: 按词根拆分(如“unbelievable"一["un","##belie",“##able”])

中文: 混合策略("人工智能"可能拆为[“人”,“工”,“智能”])

Emoii/符号: 每个表情算1个token

词表映射: 每个token对应唯一ID(比如"猫"→3827，🐱→12850)

向量转换: ID转换成768维数学向量，模型才能真正“理解”

概率预测: 根据前文猜下一个token

Tokens的作用： 

输入限制：AI模型对每次处理的Token数量有限制（比如GPT-4最多支持32K Tokens），超过限制的部分会被截断。 

计费标准：很多AI平台按Tokens数量收费，比如输入和输出的Tokens总和决定了使用成本。 

模型理解：模型通过Tokens来“理解”文本，Token化方式直接影响模型的性能和效果。

日常应用Tips

优化prompt: 删减冗余词=省token空间

控制输出: 设置max tokens参数

处理长文本: 用"继续"触发连贯生成

现在你明白了吗？Tokens是AI大模型的核心概念之一，了解它有助于更好地使用AI工具哦！

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

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