解读AI大模型，从了解token开始

什么是token？最小的语义单元

你可能会好奇，大规模语言模型是如何工作的呢？它们是如何从数据中学习到语言的呢？它们是如何根据输入来生成合理的文本延续的呢？为了回答这些问题，我们需要从最基础的概念开始讲起：token。

在自然语言处理（NLP）中，token是指文本中最小的语义单元。比如，一个句子可以被分割成若干个单词，每个单词就是一个token。例如，“I love you”这个句子可以被分割成三个token：“I”，“love”和“you”。token可以帮助我们把文本分解成更容易处理和分析的部分。

但是，并不是所有的语言都可以用空格来划分单词。有些语言，比如中文、日语等，没有明显的单词边界。在这种情况下，我们需要用一些更复杂的方法来进行tokenization（分词）。比如，我们可以用一些规则或者统计模型来判断哪些字或者字组合构成了一个有意义的token。例如，“我爱你”这个句子可以被分割成两个token：“我”和“爱你”。当然，这种方法并不完美，有时候会出现错误或者歧义。

除了单词之外，还有一些其他的符号也可以被视为token。比如，标点符号、数字、表情符号等等。这些符号也可以传达一些信息或者情感。例如，“I love you!”和“I love you?”就不同于“I love you”，因为感叹号和问号表达了不同的语气和态度。

总之，token就是文本中的最小有意义的单位，它们可以帮助我们把文本分解成更容易处理和分析的部分。不同的语言和场景可能需要不同的tokenization方法。接下来，我们要看看GPT系列采用了什么样的token类型？

GPT系列采用了什么样的token类型？

GPT系列是一系列基于Transformer的生成式预训练模型，它们可以用来生成各种类型的文本。目前，已经有了GPT-2、GPT-3和GPT-4等不同版本的模型，它们的区别主要在于模型的大小、训练数据的规模和质量、以及生成能力的强度。

GPT系列的模型都是基于子词（subword）来进行tokenization的。子词是指比单词更小的语言单位，它们可以根据语料库中的词频和共现频率来自动划分。比如，一个单词“transformer”可以被划分成两个子词“trans”和“former”，或者三个子词“t”，“rans”和“former”，或者四个子词“t”，“r”，“ans”和“former”，等等。不同的划分方法会产生不同数量和长度的子词。一般来说，子词越多越短，就越能覆盖更多的语言现象，但也会增加模型的计算复杂度；子词越少越长，就越能减少模型的计算复杂度，但也会损失一些语言信息。