漫画AI第3话：解密Token——AI模型输入输出的核心单元

2026年1月8日 互联网

一、Token的定义：AI模型的”原子单元”

在AI模型尤其是大语言模型（LLM）和图像生成模型中，Token是模型处理数据的最小语义单元。它既可以是文本中的单词、子词，也可以是图像中的像素块或特征向量。Token的本质是将连续数据离散化，使其能被神经网络处理。

1. 文本Token的构成

文本Token通常通过分词器（Tokenizer）生成。主流分词策略包括：

  • 基于空格的分词：简单但无法处理未登录词（如”ChatGPT”）
  • 子词分词（Subword Tokenization）：如BPE（Byte Pair Encoding）、WordPiece，可拆分罕见词为常见子词
  • 字符级分词：适用于形态丰富的语言（如阿拉伯语）

示例：输入”Hello, world!”可能被拆分为["Hello", ",", "world", "!"]或更细粒度的子词。

2. 图像Token的构成

图像Token化通常通过以下方式实现：

  • 网格分块：将图像划分为固定大小的像素块（如16×16）
  • 视觉Transformer（ViT）方法：将图像切分为非重叠块，线性投影为Token
  • 自编码器生成：如VQ-VAE将图像编码为离散潜在向量

示例：一张256×256的图像可能被拆分为256个16×16的Token。

二、Token的作用：连接数据与模型的桥梁

Token在AI模型中承担三大核心功能：

1. 数据表示标准化

无论输入是文本、图像还是音频，Token化都能将其转换为统一维度的向量序列。例如：

  1. # 伪代码：文本Token化流程
  2. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
  3. inputs = tokenizer("AI models use tokens", return_tensors="pt")
  4. # 输出：{'input_ids': tensor([[101, 2054, 2003, 2769, 2017, 102]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1]])}

2. 计算效率优化

通过限制Token数量控制模型计算量。例如：

  • 某云厂商的LLM API通常设置最大Token数（如4096）
  • 图像生成模型中，Token数量直接影响显存占用

3. 语义信息压缩

优质Token化方案能保留关键语义。对比两种分词效果：

  • 原始句子：”The quick brown fox jumps over the lazy dog”
  • 粗粒度分词：["The", "quick", "brown", "fox", ...]
  • 细粒度分词：["The", "quick", "bro", "wn", "fox", ...]
    细粒度分词在罕见词处理上更具优势。

三、Token的技术实现：从理论到代码

1. 文本Token化实现

以Hugging Face Transformers库为例：

  1. from transformers import AutoTokenizer
  3. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
  4. text = "Tokenization is crucial for AI models"
  5. tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 分词
  6. encoded = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")  # 编码为ID
  7. print(f"Tokens: {tokens}")
  8. print(f"Encoded IDs: {encoded}")

输出可能为：

  1. Tokens: ['Token', 'ization', 'is', 'crucial', 'for', 'AI', 'models']
  2. Encoded IDs: tensor([[49406, 12467, 2003, 7592, 2017, 3718, 28676]])

2. 图像Token化实现

使用PyTorch实现简单的网格分块：

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. def image_to_tokens(image, patch_size=16):
  5.     """将图像拆分为patch tokens"""
  6.     h, w = image.shape[1], image.shape[2]
  7.     patches = image.unfold(1, patch_size, patch_size).unfold(2, patch_size, patch_size)
  8.     patches = patches.contiguous().view(-1, patch_size, patch_size, 3)
  9.     return patches  # 形状为[num_patches, patch_size, patch_size, 3]
  11. # 示例：处理256x256 RGB图像
  12. image = torch.randn(1, 256, 256, 3)  # [batch, height, width, channels]
  13. tokens = image_to_tokens(image)
  14. print(f"Token数量: {tokens.shape[0]}")  # 256 (16x16 patches)

四、Token的应用场景与优化策略

1. 典型应用场景

  • 文本生成：控制输出长度（如生成500个Token的摘要）
  • 图像生成：通过Diffusion Model逐步去噪Token
  • 多模态模型：联合处理文本和图像Token（如CLIP模型）

2. 性能优化技巧

  • Token截断与填充： 
    1. # 使用padding和truncation
    2. inputs = tokenizer(texts, padding="max_length", truncation=True, max_length=128)
  • 动态批处理：将相似长度的Token序列组合以减少填充
  • 分层Token化：对长文档先分段再分词

3. 常见问题解决

  • Token不足错误：增加max_length参数或简化输入
  • OOM错误：减少batch size或使用梯度累积
  • 语义丢失：尝试更细粒度的分词器（如从bert-base切换到roberta-large）

五、Token的未来演进方向

  1. 更高效的分词算法：如基于BPE的改进版WordPiece
  2. 动态Token权重：根据语义重要性分配不同计算资源
  3. 跨模态统一Token：实现文本、图像、音频的共享Token空间
  4. 稀疏Token处理：仅激活关键Token以降低计算量

六、开发者实践建议

  1. 选择合适的分词器：

    • 英文：BPE类分词器（如GPT-2）
    • 中文：考虑字符级或子词分词（如ERNIE）
    • 多语言：XLM-RoBERTa的分词器

  2. 监控Token使用效率：

    1. # 统计Token分布
    2. from collections import defaultdict
    3. token_counts = defaultdict(int)
    4. for token in tokens:
    5.     token_counts[token] += 1
    6. print(f"Top 5频繁Token: {sorted(token_counts.items(), key=lambda x: -x[1])[:5]}")

  3. 针对长文本的优化方案：

    • 使用检索增强生成（RAG）减少输入Token数
    • 采用层次化处理：先提取关键句再生成Token

结语

Token作为AI模型处理数据的基础单元，其设计直接影响模型性能和资源利用率。开发者需要深入理解Token的生成机制、应用场景及优化策略，才能构建出高效、准确的AI应用。随着多模态大模型的普及，Token技术将继续演进，为AI发展提供更强大的支撑。

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