大模型的Token到底是什么？一句話給你點透就是：Token其實就是大模型“理解”這個世界的最小單位。就像我們?nèi)祟惱斫馐澜缈康氖歉鞣N“概念”一樣，大模型理解世界靠的就是這個token。你可以把它想象成：大模型不是在處理某個“字”，而是在處理各種“有意義的片段”。

第一、 Token它不是字，而是一種“語義原子。

我們可以將一個token理解為：

? 一個英文單詞（比如“hello”）；

?一個中文詞語（比如“你好”）；

?一個詞的一部分（比如“unbelievable”可能被拆成“un"+"believ"+"able”）；

?某一個標(biāo)點符號；

★小結(jié)：大模型訓(xùn)練時，在自然語言處理領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常以Token作為其輸入單位，人類就把海量文本切分成這些“語義原子”喂給它，然后讓模型學(xué)習(xí)它們之間的關(guān)系。所以你也可以理解為模型訓(xùn)練不是在“背書”，而是在學(xué)習(xí)這些token之間的各種“連接規(guī)律”。

第二、可以把Token理解為它是AI世界的“貨幣”。

1、在 AI 世界里，token就像一種計量貨幣。——1 個 token大約等于 4-5 個英文字符，100 萬token相當(dāng)于約 75 萬個單詞，也就是一本 3500 頁的大部頭書的樣子。

2、其實我們用AI的成本一直在下降。比較同級別模型的每百萬 token價格，在短短兩年內(nèi)下降了 99.7%。隨著科技的發(fā)展和AI技術(shù)的逐步成熟，相信以后的AI技術(shù)的服務(wù)費用會越來越低。

★小結(jié)：這就像電費一樣。在工業(yè)革命時期，19世紀(jì)初人們獲得同樣照明的成本是現(xiàn)在的照明成本400倍之多。同理，AI以后也會從“奢侈品”變成人們生活中的“基礎(chǔ)設(shè)施”。

第三、以目前的情況來看，在用token的計量下，中文比英文“更貴”。

這個可能很多人沒有注意到：

通常1個中文詞語、1個英文單詞、1個數(shù)字或1個符號計為1個token。一般情況下，模型中token和字?jǐn)?shù)的換算比例大致如下：1個英文字符 ≈ 0.3個token。1個中文字符 ≈ 0.6個token。

因為英文用空格分詞很自然，中文需要更復(fù)雜的分詞算法。通常token如果增加一倍，那么計算量會變?yōu)閺那暗乃谋叮@種算力增長不是線性的，而是呈現(xiàn)平方式的增長，所以理論上，同樣一個問題，處理中文比處理英文，在大語言模型上通常要消耗更多算力。在GPT-3推出時，1000個token相當(dāng)于750個英文單詞，或者500個漢字。

我們不能忽略一個事實，就是在全球人工智能領(lǐng)域，中國的研發(fā)實力是絕對第二的，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于第三名，又因為這個絕對第二名的母語是中文，所以針對中文消耗更多token的問題也能做大幅優(yōu)化。

★小結(jié)：

?寫提示詞時，英文通常比中文更“經(jīng)濟(jì)，但中文可能在表達(dá)上更精準(zhǔn)。

?在計算成本時，中文內(nèi)容要預(yù)留更多token預(yù)算。

?當(dāng)AI在“思考”時，它不是在“思考字”，而是在“處理token之間的各種關(guān)系。

總結(jié)：Token的本質(zhì)，是人類語言被“數(shù)字化”后的最小載體。大模型的智能，就藏在這些token之間錯綜復(fù)雜的關(guān)系連接網(wǎng)絡(luò)里。