深入解析AI中的Token：从概念到主流模型的实现原理

在AI技术快速发展的今天，无论是与大语言模型对话，还是探索图像生成的奥秘，“Token”这个词你肯定不陌生。它频繁出现在技术文档、API计费说明和模型原理讨论中，但对许多开发者或初学者而言，它又像一个熟悉的陌生人——似乎明白，却又难以言明其本质。理解Token究竟是什么，不仅是掌握AI技术核心原理的关键一步，也能帮你清晰地看透：调用API时，你的钱到底是怎么被“算”出去的。

Token 的定义

Token，本质上就是将输入数据切分而成的“微小单元”。你可以把它想象成构建AI认知世界的一块块乐高积木。在不同的AI应用场景中，这块“积木”的形态各不相同：

• 在自然语言处理（NLP）领域，一个Token可能是一个完整的单词（如“apple”）、一个子词（如“un”、“##able”），甚至是一个字符。
• 在计算机视觉（CV）领域，特别是在基于Transformer架构的模型中，一个Token通常对应图像被划分后的一个小方块（Patch）。
  简而言之，Token是AI模型用于表示、理解和处理数据的基本信息单元。模型并不直接“读懂”我们的文字或“看见”完整的图片，而是处理这些Token及其相互关系。

Token 的历史来源

早期计算与通信领域起源

“Token”这个概念并非AI原生，它的历史根植于更早的计算机基础与网络通信领域。在计算机网络中，经典的“令牌环网”（Token Ring）拓扑结构就使用了“令牌”机制。网络中的“令牌”是一个特殊的控制帧，在节点间依次传递，只有拿到令牌的节点才有权限发送数据。这有效避免了数据冲突。虽然此“令牌”与AI中的Token在具体形态上相去甚远，但它赋予了Token“代表某种权限或信息的传递单元”这一核心内涵，为后来的概念迁移奠定了基础。

自然语言处理中的发展

随着AI，特别是自然语言处理的兴起，如何让计算机理解人类连续、复杂的语言成了核心挑战。计算机天生擅长处理离散、结构化的数据。于是，研究者们很自然地借鉴了“Token”作为离散单元的思想，将连续的文本流切分成一个个Token（最初就是单词），以便进行词频统计、语法分析等操作。
然而，单纯以单词为Token遇到了瓶颈：如何处理德语中的超长复合词？如何应对中文这种没有明显空格分隔的语言？面对词典中未收录的新词（如“区块链”、“元宇宙”）又该怎么办？为了解决这些问题，更灵活的“子词”（Sub-word）化方法应运而生，例如字节对编码（BPE），它能够根据数据统计规律，自适应地生成最合适的Token单元，极大地提升了模型处理未知词汇和不同语言的能力。

Token 的计算方法

自然语言处理中的 Token 计算

1. 基于单词的 Token 化：最简单直接的方法，按空格和标点分割。例如，“I love AI.” 会被切成 ["I", "love", "AI", "."] 四个Token。缺点也很明显：无法很好处理“don't”这类缩写，对中文等语言也不适用。
2. 字节对编码：这是一种数据驱动的子词分割算法。它从字符级别开始，不断合并出现频率最高的相邻字符对，直到达到预设的词汇表大小。例如，在“low”, “lower”, “newest”, “widest”这个文本集中，算法可能会学习到将“lo”和“w”合并为“low”，将“e”和“r”合并为“er”等。
   
3. WordPiece：这是另一种子词算法，被BERT等模型广泛采用。它与BPE类似，但合并子词的标准不是频率，而是看合并后能否最大程度地降低语言模型的困惑度（Perplexity）。例如，“unaffable”可能会被分割为 ["un", "##aff", "##able"]。
   

图像识别中的 Token 计算

在Vision Transformer等模型中，图像Token化的过程非常直观：

1. 输入一张图像（例如224x224像素）。
2. 将图像划分为大小固定的方格（Patch），例如16x16像素。
3. 这样，一张图就被分成了 (224/16) x (224/16) = 196个图像块（Patch）。
4. 每个图像块被展平并通过一个线性投影层，映射成一个低维向量。这个向量，就是模型眼中的“图像Token”。
   

整体流程是这样的

现在，我们把文本和图像的Token化放在一个完整的流程里看，就更容易理解了。模型就像一个只懂“数字语”的天才，Tokenizer（分词器）就是我们的翻译官。

1. 输入：你给出“你好吗？”。
2. 编码（Tokenizer工作）：
   • 切分：Tokenizer根据其规则（如BPE）将句子切分成Token序列，例如 [“你好”， “吗”， “？”]。
   • 映射：查找内置词表，将每个Token映射为一个唯一的数字ID，例如 [1, 2, 3]。
3. 模型推理：大模型接收这些Token ID，在其内部进行复杂的数学计算和概率预测。
4. 解码：模型输出一组预测的Token ID（例如 [4]）。
5. 输出：Tokenizer反向查表，将ID [4] 映射回Token “好”，并组织成自然语言返回给你：“好”。
   
   所以，模型的核心工作是推理这些Token ID之间的关联和概率，而Tokenizer负责在人类语言和模型“数字语”之间进行双向翻译。当然，实际过程远比这个示意图复杂，但这足以帮助我们建立起对Token工作原理的直观认知。如果你想了解更多关于模型训练和深度学习的底层细节，可以到云栈社区与更多开发者交流探讨。

各 AI 厂商 AI 的 Token 计算方式

OpenAI

1. GPT 系列模型：从GPT-3开始，主要采用字节对编码（BPE）进行Token化。这种方法的优势在于能有效平衡词汇表大小和处理未知词汇的能力，使其能够灵活应对多语言和多样化的文本内容。
2. CLIP 模型：这是一个多模态模型。对于文本侧，同样使用BPE；对于图像侧，则采用划分Patch作为Token的方式。通过对比学习，模型将图像和文本的Token映射到同一语义空间，从而实现“图文互懂”。

谷歌

1. BERT 模型：使用WordPiece算法进行Token化。该方法在构建词汇表时，倾向于合并那些能最大程度提升语言模型概率的子词单元，这使得BERT在理解词汇的语法和语义细微差别方面表现优异。
2. ViT（Vision Transformer）模型：是图像领域应用Transformer架构的里程碑。它严格遵循“图像分块”Token化的范式，将图像均匀分割成Patch，线性嵌入后送入Transformer结构进行处理。

百度

1. ERNIE 模型：针对中文语言特点，ERNIE的Token化策略更具综合性。它融合了基于词典的分词知识和子词分割技术，既考虑中文词汇的整体性，也对复杂词汇进行智能切分，以增强对中文语义的理解。
2. 飞桨图像识别相关模型：在图像Token处理上，同样基于Patch划分的思想，并在此基础上结合自研技术对特征进行优化，以适应分类、检测等多种视觉任务。

总结

Token，这个从网络通信领域走来的概念，如今已成为AI大厦不可或缺的基石。它通过将连续、复杂的世界（文本、图像、语音）离散化为模型可处理的单元，架起了人类信息与机器智能之间的桥梁。从简单的单词拆分，到数据驱动的BPE、WordPiece，再到图像Patch，Token化技术的演进本身也反映了AI从规则驱动到数据驱动的深度学习发展脉络。
现在你明白了，当一款AI模型宣称支持“100万Token上下文”时，它指的不是100万个汉字或英文单词，而是其分词器所能产生的Token单元总数上限。理解这一点，无论是进行技术选型、成本估算还是性能优化，都将让你更加心中有数。