【以下內(nèi)容是基于公開資料的個人理解，歡迎探討交流。】

     伴隨大語言模型的火熱流行，有個技術(shù)名詞：token經(jīng)常被提及，各個公開的大模型網(wǎng)站也以token數(shù)量作為計(jì)費(fèi)單位。那么，什么是token，與計(jì)算機(jī)中的二進(jìn)制有什么區(qū)別呢。

     首先，讓大模型自己解釋，通過對市面上主流的3個大模型提問：大模型中的token是什么意思。得到以下答案：

1、平臺1：

2、平臺2：

3、平臺3：

      從上面的問答中可以看出來，token是針對文本而言的，是大模型的最小單位，形式是單詞、字、標(biāo)點(diǎn)符號，其實(shí)就是大家看到的各種信息的組成，在英文中，1個token是1個單詞；在中文中，由于中文的組詞形式比較復(fù)雜，1個token可以是一組詞、1個字。大模型在訓(xùn)練的時候根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行切分，構(gòu)建一個龐大的詞表，給每一個詞一個唯一的編號，而這個詞表的規(guī)模就是大模型的參數(shù)量，目前最大參數(shù)已經(jīng)達(dá)到千億規(guī)模。說到這里，可能有人就問了，中文還好說，英文中單詞有不同時態(tài)，那同一個單詞的不同時態(tài)是1個編號還是各自一個呢，其實(shí)不同模型對這種情況處理方式不一樣，有些模型會將單詞進(jìn)行切分，形成子詞級別的token。例如，將單詞"goes"分解成"go"和"es"，“walked"分解成"walk"和"ed”。這樣的子詞級別的token可以更好地處理詞形變化和詞根的變化，提高模型的泛化能力。在大模型訓(xùn)練的過程中，模型將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)切分為token，學(xué)習(xí)不同token的關(guān)系和上下文，并進(jìn)行泛化，在進(jìn)行推理的時候，就基于學(xué)習(xí)的能力進(jìn)行回答。 

       在中文中，1個token大約相當(dāng)于1.5個漢字，英文中1個token約等于4個字母。不同語種切分方式也大不相同。那么相比于計(jì)算機(jī)底層的二進(jìn)制又有什么區(qū)別呢。大家都知道，計(jì)算機(jī)在硬盤和內(nèi)存中存儲數(shù)據(jù)是二進(jìn)制形式，使用二進(jìn)制存儲是為了簡化數(shù)據(jù)存儲和信號傳輸。但是對于大語言模型而言，它其實(shí)屬于應(yīng)用層面，如果使用二進(jìn)制不利于內(nèi)容理解，采用token的形式進(jìn)行單詞和字級別的拆分，更加有利于模型理解內(nèi)容，也與人類理解文字的方式相同，這樣可以參考人類思考問題的方式去訓(xùn)練模型，提升模型的問答能力，將龐大的知識積累塞進(jìn)大模型的大腦中，輔助人類進(jìn)行知識查詢、問題推理、跨語種翻譯等復(fù)雜的問題。