Transformer通关秘籍1：什么是Token及其核心作用？

2026年1月8日 互联网

Transformer通关秘籍1：什么是Token及其核心作用？

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型凭借其自注意力机制和并行计算能力，已成为处理序列数据的标杆架构。而理解Transformer的第一步，便是掌握其核心输入单元——Token。本文将从定义、类型、处理机制到实际应用场景，系统解析Token在Transformer中的作用，并为开发者提供优化Token化策略的实用建议。

一、Token的定义与本质

1.1 Token的文本含义

Token（词元）是自然语言处理中，将连续文本拆分为离散单元的最小有意义片段。例如，句子“I love NLP”可拆分为4个Token：["I", "love", "NLP", "."]。Token的粒度取决于分词策略，可能是单词、子词（subword）、字符或更复杂的组合。

1.2 Token的数学表示

在Transformer中，Token需转换为数值向量才能被模型处理。这一过程分为两步：

  • Token化（Tokenization）：将文本拆分为Token序列。
  • 嵌入（Embedding）：将每个Token映射为高维向量（如768维），捕捉其语义和语法特征。

例如，输入“Hello world”经过分词后得到["Hello", "world"]，再通过嵌入层转换为矩阵：

  1. import torch
  2. # 假设嵌入维度为3（实际为768或更高）
  3. tokens = ["Hello", "world"]
  4. embeddings = torch.tensor([
  5.     [0.2, 0.5, -0.1],  # "Hello"的嵌入向量
  6.     [0.3, -0.4, 0.7]   # "world"的嵌入向量
  7. ])

二、Token的类型与分词策略

2.1 常见Token类型

类型 示例 适用场景
单词级Token ["apple", "banana"] 英语等空格分隔语言
子词级Token ["un", "happy"] 处理未登录词（OOV）
字符级Token ["h", "e", "l", "l"] 形态丰富的语言（如土耳其语）
混合级Token ["[CLS]", "apple"] 结合特殊标记的任务

2.2 分词算法对比

  • BPE（Byte-Pair Encoding）：通过合并频繁出现的字节对生成子词，如将“unhappy”拆分为["un", "happy"]。
  • WordPiece：类似BPE，但基于概率选择合并对，常用于BERT模型。
  • Unigram LM：基于语言模型概率切割文本，支持动态词汇表。

实践建议：

  • 英语推荐BPE或WordPiece，中文需结合字符级与子词级（如使用jieba分词后BPE）。
  • 避免过细分词（如字符级）导致序列过长，或过粗分词（如单词级）增加OOV风险。

三、Token在Transformer中的处理流程

3.1 输入层处理

  1. Token化：将文本转换为Token序列。
  2. 添加特殊标记：
    • [CLS]：表示句子开始，用于分类任务。
    • [SEP]：分隔句子对（如问答任务）。
  3. 嵌入层：将Token转换为向量，并叠加位置编码（Positional Encoding）。

3.2 位置编码的作用

由于Transformer缺乏递归结构，需通过位置编码注入序列顺序信息。常见方法：

  • 正弦/余弦函数：固定位置编码，公式为：
    [
    PE(pos, 2i) = \sin(pos/10000^{2i/d}), \quad PE(pos, 2i+1) = \cos(pos/10000^{2i/d})
    ]
    其中pos为位置，i为维度索引，d为嵌入维度。
  • 可学习位置编码：通过参数化学习位置信息，灵活性更高。

代码示例（PyTorch实现正弦位置编码）：

  1. import math
  2. import torch
  4. class PositionalEncoding(torch.nn.Module):
  5.     def __init__(self, d_model, max_len=5000):
  6.         super().__init__()
  7.         position = torch.arange(max_len).unsqueeze(1)
  8.         div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))
  9.         pe = torch.zeros(max_len, d_model)
  10.         pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
  11.         pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
  12.         self.register_buffer('pe', pe)
  14.     def forward(self, x):
  15.         x = x + self.pe[:x.size(0)]
  16.         return x

四、Token的实际应用与优化

4.1 多语言场景的Token化

不同语言的Token化策略需差异化设计：

  • 英语：优先使用BPE或WordPiece，词汇表大小约30K。
  • 中文：需先分词（如jieba）再应用子词算法，或直接使用字符级+子词混合。
  • 低资源语言：采用Unigram LM动态调整词汇表，适应数据稀疏性。

4.2 性能优化技巧

  • 共享词汇表：多任务模型中共享Token词汇表，减少参数。
  • 动态填充：根据批次内序列长度动态填充，减少计算浪费。
  • Token压缩：对长文本进行分段处理或关键Token提取（如摘要任务）。

4.3 错误案例分析

案例1：未处理特殊字符
输入文本包含未登录符号（如“），导致Token化失败。
解决方案：预处理时替换或删除特殊字符，或扩展词汇表。

案例2：序列过长
输入文本超过模型最大长度（如512），被截断丢失信息。
解决方案：调整模型配置或使用滑动窗口处理。

五、总结与展望

Token作为Transformer的输入基石，其设计直接影响模型性能。开发者需根据任务需求选择合适的分词策略、嵌入方式及位置编码，并关注多语言适配与性能优化。未来，随着模型规模的扩大，Token化技术将向更高效、更灵活的方向发展，例如动态词汇表、上下文相关分词等。

行动建议：

  1. 从BPE分词和正弦位置编码入手，快速实现基础Transformer。
  2. 针对具体任务（如机器翻译、文本分类）调整Token化粒度。
  3. 参考开源框架（如Hugging Face的Transformers库）中的最佳实践。

通过系统掌握Token的核心机制，开发者将能更高效地调试和优化Transformer模型，为后续的注意力机制、层归一化等模块学习打下坚实基础。

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