Tokens，它们是什么，以及它们在数字世界中扮演什么角色？

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Tokens：语言模型的核心单元

一、Tokens的定义与作用

在现代自然语言处理（NLP）和多模态学习中，Tokens是文本、图像和其他数据类型被转化为机器可以理解和处理的基本单位，无论是大语言模型（LLM）还是视觉语言模型（如Sora），Tokens都扮演着至关重要的角色，它们不仅是数据处理的基石，也是模型训练和推理的核心要素。

二、Tokens在不同模型中的应用

1、大型语言模型（LLM）

定义与功能：在LLM中，Tokens代表文本的基本单位，可以是单词、字母、数字或标点符号等，这些Tokens被转换为数值表示，作为模型输入进行训练和推理。

上下文窗口长度：模型能够处理的最大Token数量称为上下文窗口长度，GPT-4的上下文长度可达128K Tokens，相当于大约86000个英文单词或70000个中文汉字，较大的上下文窗口意味着模型可以处理更多信息，但也可能增加计算成本和复杂度。

应用场景：文本生成、翻译、问答系统等。

2、视觉语言模型（如Sora）

定义与功能：在视觉语言模型中，虽然主要处理的是图像数据，但同样需要将图像分割成若干个视觉Tokens（Visual Patches），以便与文本Tokens一起进行处理，这些视觉Tokens与文本Tokens共同构成了多模态模型的基础。

应用场景：图像描述生成、视频内容理解等。

三、Tokens的技术细节

1、Tokenization（分词）

Tokenization是将文本分解成Tokens的过程，不同的分词算法会影响Token的数量和质量，进而影响模型的性能。

常见的分词技术包括字节对编码（BPE）、WordPiece等，这些技术能够高效地将文本转换为Token序列，同时保留足够的语义信息。

2、Token的数值表示

每个Token都被赋予一个唯一的数值表示（通常是整数ID），这些ID在模型训练过程中通过嵌入层（Embedding Layer）转换为密集向量，这些向量包含了Token的语义和上下文信息，是模型理解和生成文本的基础。

3、Token的局限性与挑战

大小写敏感：不同大小写的同一单词可能被视为不同的Tokens，这在某些情况下可能导致模型性能下降。

特殊字符处理：标点符号、空格等特殊字符的处理也可能影响Token化的结果和模型性能。

多语言支持：不同语言之间的分词标准可能不同，这要求模型具备良好的多语言支持能力。

四、Tokens与AI代币的关系

除了在技术领域的应用外，“Token”一词还常用于加密货币和区块链领域，表示代币或通证，在AI和LLM的语境下，“Token”专指文本或数据的最小处理单元，与加密货币中的代币有本质区别，尽管两者在名称上相同，但应用场景和含义截然不同。

五、未来展望

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Tokens在AI和NLP领域的作用将更加重要，我们可以期待看到更高效的分词算法、更大型的上下文窗口以及更强大的多模态模型出现，这些进步将进一步推动AI技术的发展和应用落地，为人类带来更加便捷和智能的服务体验。

六、表格对比：不同模型中的Tokens特性

七、FAQs

1、什么是Tokens？

回答：Tokens是文本、图像或其他数据类型被转化为机器可以理解和处理的基本单位，在LLM中，它们是文本的基本单元；在视觉语言模型中，则与视觉Patches共同构成多模态模型的基础。

2、Tokens与AI代币有何区别？

回答：在AI和LLM的语境下，“Token”专指文本或数据的最小处理单元，与加密货币中的代币有本质区别，前者是技术领域的概念，后者则是金融领域的概念。

小编有话说

Tokens作为现代AI和NLP领域的基石，其重要性不言而喻，随着技术的不断发展，我们有理由相信Tokens将在未来发挥更加重要的作用，推动AI技术走向新的高度，对于广大开发者和技术爱好者而言，深入了解Tokens的原理和应用将有助于更好地把握AI技术的发展趋势，并为实际应用提供有力支持。