AI测试入门：AI大模型的Token

前言

什么是Token？

Token在大模型中的应用

不同模型的每次输出Token上限

Tokenization技术

字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）

子词级Tokenization

单词级Tokenization

字节级Tokenization

混合Tokenization

不同模型的Tokenization方法介绍

OpenAI模型

百度文心一言

阿里通义千问

总结

前言

在人工智能和自然语言处理的领域中，“Token”是一个基础且至关重要的概念。然而，对于这个术语的翻译，各有不同的见解，包括“标记”、“词”和“令牌”。本文将详细探讨在大语言模型中，Token的含义、作用、不同的Tokenization技术，以及如何有效地理解和应用Token。

什么是Token？

Token是大语言模型中用来表示文本片段的基本单位。它可以是一个汉字、一个英文单词、甚至是多个字符组成的序列。

Token在不同语言中的表现各异，例如，在汉语中，一个Token通常对应一个汉字，而在英语中，一个Token可能包含一个或多个单词。

对于汉语等字形语言，一个Token可能只包含一个字符，而对于英语等词素语言，一个Token可能包含一个或多个单词。

具体的Token数量和字符数之间的关系，取决于分词器的设计。

Token在大模型中的应用

大语言模型的训练语料数量、上下文限制以及生成速度等关键指标，都是用Token来表示的。以下是一些具体的应用实例：

训练数据量