视频字幕
Token是大语言模型理解和处理文本的最小单元。当我们输入文本时，模型首先会将文本分解成一个个Token。比如"Hello, world!"这句话会被分解成"Hello"、逗号、"world"和感叹号等不同的Token。每个Token都有其独特的含义和作用。
分词算法是将文本转换为Token的关键技术。常见的算法包括BPE、WordPiece和SentencePiece。以BPE为例，它会将"unbelievable"这样的复杂词汇分解为"un"、"believ"、"able"等子词单元。然后每个Token会被转换为对应的数字ID，供模型进行计算处理。这种方法能够有效处理未知词汇，并显著减少词汇表的大小。
模型不能直接处理文本，而是需要将Token转换为数字表示。每个Token都对应一个唯一的ID，比如"Hello"可能对应ID 7592。然后通过嵌入表查找，将这个ID转换为高维向量，通常是512维或更高。这个向量包含了Token的语义信息，模型的所有计算都基于这些向量进行。这种数字化表示使得计算机能够理解和处理自然语言。
Token在大语言模型中具有核心重要性。它决定了模型的输入输出格式，影响上下文长度的限制。用户输入经过分词处理后变成Token序列，模型基于这些Token进行计算和推理，最终生成新的Token序列作为输出。Token数量直接影响计算成本和处理速度，因此理解Token的概念对于有效使用大语言模型至关重要。
总结一下，Token是大语言模型处理文本的基本单位，是连接人类语言和机器计算的桥梁。从输入文本到分词处理，再到向量嵌入，最后由模型进行智能计算，整个过程都围绕Token展开。理解Token的概念和工作原理，有助于我们更好地使用和优化大语言模型，提高AI应用的效果和效率。