大模型中的Token：从基础概念到应用实践

2026年1月8日 互联网

一、Token的本质：大模型的”语言原子”

在大模型的技术语境中，Token是模型处理文本的最小单元，类似于自然语言中的”单词”或”词素”，但更接近于计算层面的”数据块”。其核心价值在于将连续的文本流转化为离散的数值序列，使模型能够通过数学运算处理语言信息。

以英文文本为例，传统分词可能将”unhappy”拆分为”un”和”happy”两个Token，而某些模型可能直接将其视为单个Token。这种差异源于模型的词汇表（Vocabulary）构建方式——基于字节对编码（BPE）或WordPiece等算法动态生成子词单元。中文场景下，Token可能对应单个汉字、词组或特殊符号，例如”人工智能”可能被拆分为”人工”和”智能”两个Token，也可能被整体识别。

技术实现示例：
主流模型通常采用预定义的词汇表（如GPT-3的50,257个Token），通过哈希映射将文本转换为Token ID序列。例如输入”Hello world!”，可能被转换为[15496, 995]（假设”Hello”对应15496，”world”对应995，”!”可能被归为特殊Token）。

二、Token的生成机制：分词算法深度解析

Token的生成质量直接影响模型性能，其核心在于平衡词汇表大小与分词精度。以下是三种主流分词技术：

  1. 基于空格的分词
    早期模型直接按空格分割英文文本，但无法处理未登录词（OOV）和形态变化。例如”running”会被拆分为”run”和”ning”（若”ning”不在词汇表中），导致信息丢失。

  2. 字节对编码（BPE）
    通过迭代合并高频字节对扩展词汇表。初始阶段将文本拆分为单个字符，然后统计相邻字符对的出现频率，逐步合并最频繁的对。例如：

    • 初始：”h”,”e”,”l”,”l”,”o”
    • 合并”he”→”_he”（假设频率最高）
    • 最终可能生成”_hello”作为单个Token

  3. WordPiece算法
    类似BPE但基于最大似然估计，通过贪心算法选择能最大化语言模型概率的分词方式。例如”unhappiness”可能被拆分为”un”、”happi”、”ness”。

最佳实践建议：

  • 中文场景建议结合jieba等工具进行初步分词，再通过BPE细化
  • 词汇表大小通常设为32K-64K，过大会增加计算开销，过小会导致分词碎片化
  • 特殊符号（如@、#）需单独处理，避免与正常文本混淆

三、Token的计算成本：模型性能的关键约束

Token数量直接影响模型的推理速度和内存占用，其计算成本体现在两个维度：

  1. 序列长度限制
    模型对输入Token数有硬性上限（如512/1024/2048），超出部分需截断或分块处理。例如长文档摘要需先分割为多个chunk，可能导致上下文断裂。

  2. 注意力机制复杂度
    自注意力计算的复杂度为O(n²)，其中n为Token数。当序列从512扩展到2048时，计算量将增加16倍（(2048/512)²=16）。

优化策略：

  • 滑动窗口注意力：仅计算局部Token的注意力，如Longformer的窗口大小设为512
  • 稀疏注意力：通过固定模式（如Blockwise）或动态选择关键Token减少计算
  • KV缓存复用：在对话场景中缓存历史对话的KV值，避免重复计算

四、Token的实际应用：从输入到输出的完整流程

以问答系统为例，Token的处理流程可分为四步：

  1. 输入预处理 

    1. from transformers import AutoTokenizer
    2. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
    3. inputs = tokenizer("什么是大模型？", return_tensors="pt")
    4. # 输出示例：{'input_ids': tensor([[15496, 995, 2053]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1]])}

  2. 模型推理
    模型接收Token ID序列后，通过嵌入层（Embedding）转换为密集向量，再经多层Transformer处理。

  3. 输出解码
    生成阶段通常采用贪心搜索或束搜索（Beam Search），每次生成一个Token直至遇到终止符。例如：

    1. outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=50)
    2. decoded_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

  4. 后处理
    去除特殊Token（如<pad>、<s>），合并子词单元，最终返回自然语言文本。

五、Token的优化方向：提升效率与质量

  1. 动态词汇表调整
    针对特定领域（如医疗、法律）扩展专业词汇，减少未登录词。例如在医疗模型中加入”CT扫描”、”病理切片”等术语。

  2. 多语言Token处理
    使用SentencePiece等工具构建跨语言词汇表，支持中英文混合输入。例如将”AI人工智能”统一编码为[AI, 人, 工, 智, 能]或[AI, 人工智能]。

  3. 压缩技术

    • 量化：将FP32权重转为INT8，减少内存占用
    • 蒸馏：用大模型生成Token序列训练小模型
    • 共享嵌入：输入/输出嵌入层共享参数，减少参数量

六、Token的未来趋势：从离散到连续的演进

当前研究正探索突破离散Token的限制，例如：

  • 连续表示学习：通过VQ-VAE等模型将文本映射为连续向量空间
  • 神经编码器：直接从原始音频/图像生成语义Token
  • 动态分词：根据上下文实时调整分词边界

结语
Token作为大模型与人类语言的接口，其设计直接影响模型的表达能力、计算效率和适用场景。开发者需根据具体任务（如短文本分类、长文档生成）选择合适的分词策略和序列长度，同时关注新兴的连续表示技术，为未来模型升级预留空间。在实际部署中，建议通过AB测试对比不同Token化方案的性能指标（如准确率、延迟），最终形成数据驱动的优化方案。

最新文章