什么是Token

通俗定义

Token通俗定义

什么是AI Token？ Token 是一种让计算机能够理解和处理人类语言的技术。 您可以把它想象成一种将文字切成小块的方法，每个小块都有一个特殊的编号。 这样，计算机就可以根据这些编号来识别文字的含义和结构，从而更好地回答您的问题或生成您想要的内容。

专业定义

Token专业定义

在人工智能领域，Token（标记）是算法处理数据的基本单位，尤其是在自然语言处理（NLP）和机器学习服务中。Token 本质上是更大数据集的一个组成部分，可以表示单词、字符或短语。例如，在处理文本时，句子会被分解为若干个 token，其中每个单词或标点符号都被视为一个独立的 token。这个过程被称为分词（tokenisation），是为 AI 模型进行后续数据处理的关键步骤。

Token 不仅限于文本数据。它们可以表示各种形式的数据，并在人工智能理解和学习这些数据中起着重要作用。例如，在计算机视觉中，token 可能表示图像的一个片段，比如一组像素或单个像素。同样，在音频处理领域，token 可能是一段声音片段。这种 token 的灵活性使其成为人工智能解释和学习多种数据形式的核心要素。

Token的重要性

Token 在人工智能中扮演着重要角色，尤其是在涉及语言任务的机器学习模型中。在这些模型中，token 是算法分析和学习模式的输入。例如，在聊天机器人开发中，用户输入的每个单词都被视为一个 token，这有助于人工智能理解用户的意图并做出适当的回应。

在诸如 Transformer 这样的高级人工智能模型中，token 的作用更加关键。这些模型会对 token 进行整体处理，从而使人工智能能够理解语言中的上下文和细微差别。这种理解对于翻译、情感分析以及内容生成等任务至关重要。

总之，token 是人工智能开发中基本但强大的数据单元。它们是算法处理和学习多种数据类型（如文本、图像和声音）的基础元素。Token 的概念对于各种人工智能应用至关重要，从简单的文本处理到涉及理解上下文和人类语言微妙之处的复杂任务，均依赖于它的实现。

Token分词过程

输入句子：我爱北京天安门
  ↓
分词（Tokenization）
  ↓
[我] [爱] [北京] [天安门]
  ↓
词元（Token）列表

具体过程解释如下：

1. 输入句子：“我爱北京天安门”，这是需要进行tokenization的原始中文句子。
2. 分词（Tokenization）：这是将输入句子拆分成一个个词元的过程，是tokenization的核心步骤。
3. 词元（Token）列表：经过分词后得到的词元列表，每个词元用中括号括起来，表示已经完成了tokenization，将句子切分为了有意义的单元，如“我”“爱”“北京”“天安门”等。

Token的字数如何计算

OpenAI官方文档中介绍:

“1000个token通常代表750个英文单词或500个汉字。 1 个token大约为4 个字符或0.75 个单词。” 国内也有一些工具： 百度文心一言也提供了token计算器来在线计算文心大模型的字符转token数

Token和汉字的字数关系

Token 代表常见的字符序列。 例如，单个汉字”夔”可能会被分解为若干Token 的组合，而像”中国”这样短且常见的短语则可能会使用单个Token。 大致来说，对于一段通常的中文文本，1 个Token 大约相当于1.5-2 个汉字