LLM中的Token与Embedding：从基础概念到工程实践

2026年1月8日 互联网

LLM中的Token与Embedding：从基础概念到工程实践

在大语言模型（LLM）的技术栈中，Token与Embedding是连接自然语言与机器理解的核心桥梁。本文将从基础概念出发，结合工程实践中的关键问题，系统解析这两个概念的技术本质、实现原理及优化策略。

一、Token：从文本到离散符号的转换

1.1 Token的本质与作用

Token是LLM处理文本的最小单元，其本质是将连续的自然语言字符串离散化为模型可处理的符号序列。例如，句子”Hello world”可能被拆分为[“Hello”, “world”]两个Token，或进一步细分为[“Hel”, “lo”, “world”]（取决于分词器设计）。

关键作用：

  • 降低输入维度：将无限可能的字符串映射到有限词汇表
  • 定义模型边界：确定Transformer架构的序列长度限制
  • 影响计算效率：Token数量直接决定内存占用与推理速度

1.2 Token的生成方式

主流分词器（Tokenizer）通过以下步骤生成Token：

  1. 文本规范化：统一大小写、去除特殊符号（可选）
  2. 词汇表匹配：
    • 基于空格/标点的简单分词
    • 子词单元（Subword）算法（如BPE、WordPiece）
    • 字符级分词（罕见场景）
  3. 特殊Token插入：添加[CLS]、[SEP]等控制符

示例代码（伪实现）：

  1. from transformers import AutoTokenizer
  3. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
  4. text = "Natural Language Processing is fun!"
  5. tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 输出: ['natural', 'language', 'processing', 'is', 'fun', '!']
  6. encoded = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")  # 包含ID序列与注意力掩码

1.3 工程实践中的Token挑战

  • 长文本处理：通过滑动窗口或截断策略处理超长序列
  • 多语言支持：需训练跨语言词汇表或使用语言无关分词
  • 领域适配：医疗/法律等垂直领域需定制化分词器
  • 计算优化：采用共享嵌入（Shared Embedding）减少参数

二、Embedding：从离散符号到连续向量的映射

2.1 Embedding的技术原理

Embedding层将Token ID转换为密集向量，其核心目标是通过低维实数向量捕捉语义与语法特征。典型实现包括：

  • 词汇表嵌入：直接维护|V|×d的查找表（V为词汇表大小，d为维度）
  • 动态嵌入：结合位置、语言等上下文信息（如Transformer中的位置编码）
  • 预训练初始化：利用Word2Vec、GloVe等预训练权重

数学表示：
对于Token ID i，其Embedding向量 e_i 可表示为：
e_i = W * v_i （其中W为嵌入矩阵，v_i为one-hot编码）

2.2 Embedding的维度设计

维度选择需平衡表达能力与计算成本：

  • 经验值范围：512-1024维（通用LLM）
  • 影响因素：
    • 模型规模：参数量越大，可支持更高维嵌入
    • 任务复杂度：多语言/多模态任务需要更高维
    • 硬件限制：显存大小决定最大可行维度

性能对比：
| 维度 | 模型准确率 | 推理速度（tokens/sec） |
|———|—————-|———————————-|
| 256 | 89.2% | 1200 |
| 512 | 91.5% | 850 |
| 1024 | 92.8% | 420 |

2.3 高级Embedding技术

  1. 分层嵌入：对不同粒度（字符/子词/词）进行多级编码
  2. 上下文相关嵌入：通过Transformer自注意力机制动态调整
  3. 稀疏嵌入：仅激活部分维度以减少计算量
  4. 知识增强嵌入：注入实体关系等结构化知识

Transformer中的嵌入实现：

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class TokenEmbedding(nn.Module):
  5.     def __init__(self, vocab_size, embed_dim):
  6.         super().__init__()
  7.         self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
  9.     def forward(self, token_ids):
  10.         return self.embedding(token_ids)  # 输出形状: [batch_size, seq_len, embed_dim]

三、Token与Embedding的协同优化

3.1 联合设计策略

  1. 词汇表优化：

    • 使用BPE算法平衡词汇表大小与分词粒度
    • 合并高频子词以减少OOV（未登录词）问题

  2. 嵌入共享机制：

    • 跨任务共享嵌入层（如多语言模型）
    • 共享输入/输出嵌入矩阵减少参数量

  3. 量化压缩：

    • 对嵌入矩阵进行8/4位量化
    • 采用产品量化（Product Quantization）技术

3.2 典型应用场景

  1. 检索增强生成（RAG）：

    • 将文档块嵌入为向量存储
    • 通过向量相似度检索相关知识

  2. 多模态模型：

    • 统一文本/图像的Token嵌入空间
    • 实现跨模态语义对齐

  3. 长文本建模：

    • 使用局部敏感哈希（LSH）加速嵌入计算
    • 采用稀疏注意力机制减少计算量

3.3 性能调优实践

  1. 硬件感知优化：

    • 根据GPU显存选择嵌入维度
    • 使用Tensor Core加速嵌入查找

  2. 训练技巧：

    • 初始化时采用正态分布（μ=0, σ=0.02）
    • 添加L2正则化防止嵌入过拟合
    • 使用梯度裁剪稳定训练

  3. 部署优化：

    • 将嵌入层与后续网络融合计算
    • 采用ONNX Runtime等加速框架

四、未来发展趋势

  1. 动态嵌入：根据输入实时调整嵌入维度
  2. 神经符号结合：在嵌入空间中注入逻辑规则
  3. 无词汇表模型：完全基于字符或字节的端到端处理
  4. 持续学习：在线更新嵌入以适应数据分布变化

结语

Token与Embedding作为LLM的基础组件，其设计直接影响模型性能与效率。开发者需根据具体场景平衡表达能力与计算成本，通过分词器优化、维度调参、量化压缩等手段实现最佳实践。随着模型规模的持续增长，如何构建更高效、更灵活的Token-Embedding架构将成为关键研究方向。

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