Chat with Wiki - WayToAGI

在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同语境下，一个 Token 可能代表一个字、一个词或一个句子。在英文中，通常是一个词或标点符号；在一些汉语处理系统中，可能是一个字或一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。在深度学习的语言模型中，如 Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的 Tokens。这些 Tokens 被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，Token 可以被理解为语言模型接收和处理的最小信息单元。在训练过程中，每个 Token 会关联一个预测，这个预测可以是下一个 Token 的预测，也可以是该 Token 的属性预测，如词性、情感等。训练 Token 的数量会影响模型的性能和准确性。更多的训练 Token 通常意味着更多的训练数据，这可能会提升模型的准确性和泛化能力。然而，处理更多的 Token 也会增加计算的复杂性和计算资源的需求。很多同学把 Token 理解为中文语义里的“字节”，这种理解有一定相似度，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“Token”是语言模型处理文本信息的基本单元。但不准确的地方在于：“Token”在语言模型中的作用比“字节”在计算机中的作用更加复杂和多元。在大语言模型中，“Token”不仅代表文本数据中的一个单位，而且每个“Token”都可能携带丰富的语义信息。比如，在处理一句话时，“Token”可能表示一个字、一个词甚至一个短语，同时每个“Token”在模型中都有一个对应的向量表示，这个向量包含了该“Token”的语义信息、句法信息等。 Unicode 是一种在计算机上使用的字符编码，为每种语言中的每个字符设定了统一且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。有意思的是，Unicode 不仅有自然语言，还包含 emoji 等自然语言之外的符号，这也是 ChatGPT 能理解和回复 emoji 的原因。所以，GPT 实际是将我们输入的文字转换成 Token，然后通过 GPT 模型预测 Token，再将 Token 转换成文字，最后输出给我们。通过 Token 的学习，能感觉到 ChatGPT 理解文本的方式和人类不同，它在以自己的方式理解世界。尽管“Token”和“字节”都是基本的处理单位，但“Token”在大语言模型中的含义和作用比“字节”在计算机中的含义和作用更加丰富和复杂。另外，如果曾经“机翻”过一些文档，会经常看到“Token”被自动翻译工具翻译为“令牌”。GPT 的输入和输出不是到中文字的粒度，它能处理几乎世界上所有流行的自然语言，所以需要引入 Token 的概念，Token 是自然语言处理的最细粒度，GPT 的输入和输出都是一个个的 Token。GPT 适用于几乎所有流行的自然语言，其 Token 需要兼容几乎人类的所有自然语言，通过 Unicode 编码来实现。