大模型中的token是指什么？

在大模型（尤其是自然语言处理（NLP）领域中的大模型，如BERT、GPT等）的上下文中，"token"是一个关键概念，它指的是文本数据在被模型处理之前或过程中被分割成的最小单元。这些单元可以是单词、标点符号、子词（subword）等，具体取决于模型的词汇表（vocabulary）和分词策略（tokenization strategy）。
分词策略

    基于单词的分词：在这种策略下，文本被直接分割成单词。然而，这种方法在处理如英语这样的语言时可能会遇到一些问题，比如稀有词（rare words）和未登录词（out-of-vocabulary, OOV）的问题。

    基于子词的分词：为了处理上述问题，许多现代NLP模型采用了基于子词的分词方法，如Byte Pair Encoding（BPE）、SentencePiece或WordPiece。这些方法将单词分割成更小的单元（如字符、字符组合或词根），这些单元的组合能够表示词汇表中的单词，包括那些罕见的或未出现在训练数据中的单词。

Token的作用

    输入表示：在大模型中，token是模型输入的基本单位。每个token都会被转换成模型能够理解的数值形式（通常是向量），这些向量随后被用于模型内部的计算。

    词汇表：模型的词汇表定义了它可以处理的token集合。词汇表的大小是一个重要的超参数，因为它直接影响了模型的内存占用和计算复杂度。较大的词汇表能够表示更多的单词和组合，但也会增加模型的复杂性和训练时间。

    上下文表示：在大模型中，如BERT这样的Transformer模型，token不仅代表它们自身的信息，还通过自注意力机制（self-attention）捕获了与文本中其他token的上下文关系。这种能力使得模型能够理解和生成更加复杂和连贯的文本。

示例

假设我们有一个句子 "Hello, world!"，在基于单词的分词策略下，它可能会被分割成两个token："Hello," 和 "world!"。然而，在基于子词的分词策略下，它可能会被分割成更小的单元，如 "Hello", ",", "world", 和 "!"，或者更进一步地，如果使用了像BPE这样的方法，可能会分割成更细粒度的单元，如 "Hell", "o", ",", "wor", "ld", 和 "!"。这些token随后会被转换成数值向量，并作为模型的输入。