前幾天，一個(gè)朋友問我：“大模型中的 Token 究竟是什么？”

這確實(shí)是一個(gè)很有代表性的問題。許多人聽說過 Token 這個(gè)概念，但未必真正理解它的作用和意義。思考之后，我決定寫篇文章，詳細(xì)解釋這個(gè)話題。

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我說：像 DeepSeek 和 ChatGPT 這樣的超大語言模型，都有一個(gè)“刀法精湛”的小弟——分詞器（Tokenizer）。

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當(dāng)大模型接收到一段文字。

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會(huì)讓分詞器把它切成很多個(gè)小塊。

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這切出來的每一個(gè)小塊就叫做一個(gè) Token。

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比如這段話（我喜歡唱、跳、Rap和籃球），在大模型里可能會(huì)被切成這個(gè)樣子。

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像單個(gè)漢字，可能是一個(gè) Token。

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兩個(gè)漢字構(gòu)成的詞語，也可能是一個(gè) Token。

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三個(gè)字構(gòu)成的常見短語，也可能是一個(gè) Token。

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一個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，也可能是一個(gè) Token。

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一個(gè)單詞，或者是幾個(gè)字母組成的一個(gè)詞綴，也可能是一個(gè) Token。

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大模型在輸出文字的時(shí)候，也是一個(gè) Token 一個(gè) Token 的往外蹦，所以看起來可能有點(diǎn)像在打字一樣。

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朋友聽完以后，好像更疑惑了：

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于是，我決定換一個(gè)方式，給他通俗解釋一下。

大模型的Token究竟是啥，以及為什么會(huì)是這樣。

首先，請(qǐng)大家快速讀一下這幾個(gè)字：

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是不是有點(diǎn)沒有認(rèn)出來，或者是需要愣兩秒才可以認(rèn)出來？

但是如果這些字出現(xiàn)在詞語或者成語里，你瞬間就可以念出來。

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那之所以會(huì)這樣，是因?yàn)槲覀兊?/span>大腦在日常生活中，喜歡把這些有含義的詞語或者短語，優(yōu)先作為一個(gè)整體來對(duì)待。

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不到萬不得已，不會(huì)去一個(gè)字一個(gè)字的摳。

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這就導(dǎo)致我們對(duì)這些詞語還挺熟悉，單看這些字（旯妁圳侈邯）的時(shí)候，反而會(huì)覺得有點(diǎn)陌生。

而大腦??之所以要這么做，是因?yàn)檫@樣可以節(jié)省腦力，咱們的大腦還是非常懂得偷懶的。

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比如 “今天天氣不錯(cuò)” 這句話，如果一個(gè)字一個(gè)字的去處理，一共需要有6個(gè)部分。

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但是如果劃分成3個(gè)、常見且有意義的詞。

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就只需要處理3個(gè)部分之間的關(guān)系，從而提高效率，節(jié)省腦力。

既然人腦可以這么做，那人工智能也可以這么做。

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所以就有了分詞器，專門幫大模型把大段的文字，拆解成大小合適的一個(gè)個(gè) Token。

不同的分詞器，它的分詞方法和結(jié)果不一樣。

分得越合理，大模型就越輕松。這就好比餐廳里負(fù)責(zé)切菜的切配工，它的刀功越好，主廚做起菜來當(dāng)然就越省事。

分詞器究竟是怎么分的詞呢？

其中一種方法大概是這樣，分詞器統(tǒng)計(jì)了大量文字以后，發(fā)現(xiàn) “蘋果” 這兩個(gè)字，經(jīng)常一起出現(xiàn)。

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就把它們打包成一個(gè) Token，給它一個(gè)數(shù)字編號(hào)，比如 19416。

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然后丟到一個(gè)大的詞匯表里。

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這樣下次再看到 “蘋果” 這兩個(gè)字的時(shí)候，就可以直接認(rèn)出這個(gè)組合就可以了。

然后它可能又發(fā)現(xiàn) “雞” 這個(gè)字經(jīng)常出現(xiàn)，并且可以搭配不同的其他字。

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于是它就把 “雞” 這個(gè)字，打包成一個(gè) Token，給它配一個(gè)數(shù)字編號(hào)，比如 76074。

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并且丟到詞匯表里。

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它又發(fā)現(xiàn) “ing” 這三個(gè)字母經(jīng)常一起出現(xiàn)。

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于是又把 “ing” 這三個(gè)字母打包成一個(gè) Token，給它配一個(gè)數(shù)字編號(hào)，比如 288。

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并且收錄到詞匯表里。

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它又發(fā)現(xiàn) “逗號(hào)” 經(jīng)常出現(xiàn)。

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于是又把 “逗號(hào)” 也打包作為一個(gè) Token，給它配一個(gè)數(shù)字編號(hào)，比如 14。

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收錄到詞匯表里。

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經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)和收集，分詞器就可以得到一個(gè)龐大的Token表。

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可能有5萬個(gè)、10萬個(gè)，甚至更多Token，可以囊括我們?nèi)粘Ｒ姷降母鞣N字、詞、符號(hào)等等。

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這樣一來，大模型在輸入和輸出的時(shí)候，都只需要面對(duì)一堆數(shù)字編號(hào)就可以了。

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再由分詞器按照Token表，轉(zhuǎn)換成人類可以看懂的文字和符號(hào)。

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這樣一分工，工作效率就非常高。

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有這么一個(gè)網(wǎng)站 Tiktokenizer：https://tiktokenizer.vercel.app

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輸入一段話，它就可以告訴你，這段話是由幾個(gè)Token構(gòu)成的，分別是什么，以及這幾個(gè)Token的編號(hào)分別是多少。

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我來演示一下，這個(gè)網(wǎng)站有很多模型可以選擇，像 GPT-4o、DeepSeek、LLaMA 等等。

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我選的是 DeepSeek，我輸入 “哈哈”，顯示是一個(gè) Token，編號(hào)是 11433：

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“哈哈哈”，也是一個(gè) Token，編號(hào)是 40886：

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4個(gè) “哈”，還是一個(gè) Token，編號(hào)是 59327：

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但是5個(gè) “哈”，就變成了兩個(gè)Token，編號(hào)分別是 11433, 40886：

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說明大家平常用兩個(gè) “哈” 或者三個(gè)的更多。

再來，“一心一意” 是三個(gè) Token。

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“雞蛋” 是一個(gè) Token。

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但是 “鴨蛋” 是兩個(gè) Token。

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“關(guān)羽” 是一個(gè) Token。

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“張飛” 是兩個(gè) Token。

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“孫悟空” 是一個(gè) Token。

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“沙悟凈” 是三個(gè) Token。

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另外，正如前面提到的，不同模型的分詞器可能會(huì)有不同的切分結(jié)果。比如，“蘋果” 中的 “蘋” 字，在 DeepSeek 中被拆分成兩個(gè) Token。

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但是在 Qwen 模型里卻是一個(gè) Token。

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所以回過頭來看，Token 到底是什么？

它就是構(gòu)建大模型世界的一塊塊積木。

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大模型之所以能理解和生成文本，就是通過計(jì)算這些 Token 之間的關(guān)系，來預(yù)測(cè)下一個(gè)最可能出現(xiàn)的 Token。

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這就是為什么幾乎所有大模型公司都按照 Token 數(shù)量計(jì)費(fèi)，因?yàn)?Token 數(shù)量直接對(duì)應(yīng)背后的計(jì)算成本。

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“Token” 這個(gè)詞不僅用于人工智能領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域也經(jīng)常出現(xiàn)。其實(shí)，它們只是恰好都叫這個(gè)名字而已。

就像同樣都是 “車模”，汽車模型和車展模特，雖然用詞相同，但含義卻截然不同。

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FAQ

1. 蘋為啥會(huì)是2個(gè)Token?

因?yàn)椤疤O” 字單獨(dú)出現(xiàn)的概率太低，無法獨(dú)立成為一個(gè) Token。

2. 為什么張飛算兩個(gè) Token?

“張” 和 “飛” 一起出現(xiàn)的頻率不夠高，或者“ 張” 字和 “飛” 字的搭配不夠穩(wěn)定，經(jīng)常與其他字組合，因此被拆分為兩個(gè) Token。

Token 在大模型方面最好的翻譯是 '詞元' 非常的信雅達(dá)。