医疗AI必备：一文搞懂大模型的“算力货币“token，收藏级学习指南

医疗AI中的token详解

原创于 2025-11-12 09:55:52 发布 · 1k 阅读

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#人工智能 #chatgpt #transformer #设计模式 #大数据 #大模型 #token

本文解析了医疗AI领域中token的概念，它是大模型处理文本的基本单位，被称为"算力货币"。文章详细介绍了token的本质定义、计算方式及其在医疗文本处理中的特殊性，并探讨了token如何通过RAG技术辅助护理临床智能决策。掌握token知识有助于医疗护理人员更高效地利用大模型，提升临床决策准确性和工作效率，是适应AI赋能医疗新时代的关键。

一、什么是token？大模型计算的"原子单位"

1.1 token的本质定义

在大语言模型的世界里，token是文本处理的基本单位，可以看作是文本的"原子"。简单来说，token是将原始文本分解后得到的最小有意义单元，类似于人类语言中的"词"或"字"，但又不完全相同。

当大模型接收到一段医疗文本（如病历、护理记录），会让分词器将其切成很多个小块，这些小块就是token。token可以是单个汉字、词语、短语、标点符号，甚至是单词的一部分。

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当大模型输出时，也是一个token，一个token生成的，因此在回答界面看起来好像大模型在打字回答你一样。

[案例分析]

一位ICU护士在记录患者状态时输入：“患者血压140/90mmHg，SpO₂95%，意识清醒”。

在大模型处理这段文本时，会将其分解为多个token：

“患者”（可能是1个token）
“血压”（可能是1个token）
“140”（1个token）
“/”（1个token）
“90”（1个token）
“mmHg”（1个token）
“，”（1个token）
“SpO₂”（1个token）
“95”（1个token）
“%”（1个token）
…以此类推

这种分解方式让AI能够像人类阅读文字一样，逐个理解和处理信息，从而准确把握医疗记录的含义。

1.2 为什么需要token？大脑处理方式的启发

让我们思考一下人类大脑是如何处理文本的：

当看到"低血糖症状"这个医学短语时，有经验的护士不会逐字分析，而是将其作为一个整体概念理解。这是因为人类大脑倾向于将有意义的词语或短语优先作为整体处理，这样可以节省认知资源，提高信息处理效率。

再举个例子，当我们看到“邯”这个字时，我们大脑很难迅速反应出它的读音，但是如果放在“邯郸学步”中，大脑就会立刻意思到其代表的意思，这是因为大脑会识别并打包常见的词语或短语为一个Token。

大模型的设计者从人类认知中获得启发，通过分词器帮助AI将文本拆解成大小合适的token。这就像护理站里的分工：负责预处理的护士先整理好病例信息，主管护士才能更高效地作出决策。

1.3 医疗领域token的特殊性

医疗领域的语言具有高度专业性和复杂性，这对token处理提出了特殊要求。医学垂直领域的大模型，如WiNGPT等专业医疗大模型，通过融合海量医学知识文献与医疗数据训练，使模型能更精准地识别和理解医疗token。

例如，模型需要理解:

医学缩写：BID（每日两次）、NPO（禁食）
专业术语：血清素再摄取抑制剂、肱二头肌腱反射
药物名称：阿司匹林、维生素K拮抗剂

这些在普通语境中罕见但在医疗环境中频繁出现的术语，在专业医疗大模型中通常会被识别为独立的token，提高了模型理解医学文本的能力。

二、token计算方式：了解AI的"思考成本"

2.1 不同语言的token计算差异

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计算规则要点：

英文医学文本：通常1个英文单词≈1个token（专业术语会被拆分）
中文医学文本：常见医学术语可能是1个token，生僻术语则可能被拆分为多个字符
数字和符号：医疗记录中的数字和单位通常各自计为1个token
混合文本：病历和护理记录通常是中英文、数字混合，token计算较复杂

这种计算方式会直接影响到医疗文本处理的效率和成本。例如，一份500字的护理记录可能会被转化为约500-800个token，这就是AI处理这份记录的"计算单位"，而这一部分就是调用大模型厂商接口计算费用的来源，同时不同的厂商计算的方式不同，这里有一个网站可以快速查询：https://tiktokenizer.vercel.app

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2.2 token与医疗文本长度的关系

大语言模型处理文本的能力受到token上下文窗口的限制。最新的医疗大模型支持的token长度显著增加，这对医疗领域尤为重要，因为：

病历记录通常很长：患者的完整病史可能包含数千甚至上万个token
医学研究论文：一篇医学论文可能包含几万个token
连续护理记录：需要模型理解长时间跨度的患者状态变化

随着技术发展，大模型可处理的token上下文窗口不断扩大，从早期的2048个token到如今支持128K甚至更多的token长度。这意味着护理人员可以让AI助手一次性分析更完整的病历和护理记录，从而提供更准确的辅助决策。

三、RAG中的智能整合

护理临床智能决策的新颖方法正是通过整合大语言模型与本地知识库来实现的。在这个过程中，token扮演着关键角色：

知识提取与匹配：系统将护理相关问题通过BERT模型进行分类，将问题转化为token序列，然后与知识库内容进行精准匹配
决策推理过程：大模型根据输入的token序列，调用相关医学知识，生成合理的护理建议
精准性保障：通过token级别的分析，确保临床决策的准确性与可靠性

总结：掌握token，引领医疗AI新时代

理解和掌握token这一概念，对于医疗护理人员适应AI时代至关重要。

token不仅是技术概念，更是连接医学专业与人工智能的桥梁。通过深入理解token的工作原理、计算方式和优化技巧，护理人员可以：

更高效地利用大模型辅助临床决策
提高与AI系统交流的准确性
在保障患者安全的前提下，提升工作效率
在AI赋能的医疗新时代保持竞争力

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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