被 “刁难” 的博主

最近 DeepSeek 可是火遍了大模型圈,我也一直在研究。结果前几天,我发小突然冷不丁地问我:“大模型里的Token 到底是啥东西啊?” 这问题可把我问住了,一时之间竟不知从何说起。我就跟她打比方,说像Deepseek、GPT 这些大语言模型,都有个“厉害助手”叫分词器。当大模型收到一段文字,就会让分词器把它切成好多小块,这些小块就叫token。比如说 “我喜欢唱、跳、Rap 和篮球”这句话,在大模型里可能就会被切成这样 ,单个汉字、两个汉字组成的词语、三个字的常见短语、标点符号、单词或者几个字母组成的词缀,都有可能是一个token。而且大模型输出文字的时候,也是一个token一个token往外蹦,所以有时候看起来就像在打字一样。

本以为解释得够清楚了,没想到他听完更疑惑了,皱着眉头问:“怎么token一会儿是一个字,一会儿又是两个字、三个字,还能是一个单词或者半个单词?这到底是怎么定的呀?”得,看来这token还真不是三言两语就能说清楚的。

既然发小不理解,那肯定还有很多朋友也对token感到困惑。今天,我就来好好给大家通俗地解释一下,大模型token究竟是啥,以及为什么会是这样,顺便也讲讲为啥按token计费。

什么是大模型 Token

简单来说,Token就是大模型处理文本的最小单位。就好像我们把一个大蛋糕切成小块,方便一口口吃下去,大模型也需要把接收到的文本切成一个个小“token”块,才能更好地理解和处理。

还拿前面“我喜欢唱、跳、Rap 和篮球”这句话来说,在大模型的世界里,它可不是一个完整的整体,而是会被 “拆解”。单个的汉字,比如 “我”“唱”,有可能各自就是一个 token;两个汉字组成的常用词语,像 “喜欢”,也可能是一个token;三个字构成的常见短语,例如 “打篮球”,同样可能被看作一个 token;标点符号,像这里的顿号 “、”,也会是一个token;要是英文单词,像 “Rap”,或者几个字母组成的词缀,也都可能成为一个token 。

人脑的 “偷懒” 策略

为了更好地理解为什么大模型要把文本切成token来处理,我们不妨从人脑处理信息的方式找找灵感。不知道大家有没有过这样的体验,当看到 “旯妁圳侈邯” 这几个字时,是不是一下子反应不过来,甚至得愣神两秒,思考一下这几个字怎么读。但要是把它们放在词语或成语里,比如 “犄角旮旯、媒妁之言、深圳、奢侈、邯郸学步”,瞬间就能脱口而出。

这是因为我们的大脑在日常生活中,习惯把有含义的词语或短语优先作为一个整体来对待。不到万不得已,大脑不会一个字一个字地去抠。这样做能节省脑力,我们的大脑可是很会 “偷懒” 的 。就像 “今天天气不错” 这句话,如果一个字一个字地处理,需要处理 6 个部分;但要是划分成 “今天”“天气”“不错” 这 3 个常见且有意义的词,就只需要处理三个部分之间的关系,效率一下子就提高了,脑力也节省了不少。既然人脑可以采用这样高效的方式处理信息,那人工智能当然也能借鉴。于是,分词器就诞生了,它专门负责帮大模型把大段文字拆解成大小合适的一个个token 。

分词器的奥秘

那么,分词器究竟是如何把文本拆解成token的呢?其实,它背后运用了一套巧妙的统计方法 。分词器会先去统计大量的文字数据,从中发现一些规律。比如说,它发现 “苹果” 这两个字经常一起出现,就会把它们打包成一个 token,然后给这个token 分配一个数字编号,再把它放进一个大的词汇表中 。这样一来,下次再遇到 “苹果” 这两个字,分词器就能快速识别出这个组合,直接对应到相应的编号。

同样的道理,分词器还会把单个出现频率较高的字,像 “我”“是”“的” 等,也分别打包成 token 并赋予编号;常见的字母组合,比如 “ing”这些词缀,以及标点符号,像逗号 “,”、句号 “。” 等,也都会被当作token 处理 。经过大量的统计和收集工作,分词器就能得到一个非常庞大的token 表。这个token表可能包5 万个、10 万个甚至更多的token,几乎涵盖了我们日常生活中常见的各种字、词、符号等等 。

有了这个 token表,大模型在处理文本时就轻松多了。当有新的文本输入时,大模型首先通过分词器将文本转化为对应的token 编号序列 。这些编号对于大模型来说,就像是一个个 “密码”,大模型通过处理这些 “密码”,也就是计算 token 之间的关系,来理解文本的含义,并根据学习到的语言模式和规律,生成下一个可能的token 编号 。最后,再由分词器把这些token 编号转换回人类能够看懂的文字和符号,这样我们就能看到大模型输出的文本内容了 。

Token 的 “个性”

不同的大模型就像是不同风格的厨师,他们各自的分词器对文本的 “切割” 方式也有所不同 。这就导致同样的一段文本,在不同模型中被切分成的token 数量和内容可能会有差异。

有一个非常有趣的网站【Tiktokenizer】 ,就像一个神奇的“token 实验室”,能帮我们直观地看到这种差异。当我们在这个网站上选择用 deepsee 模式输入 “哈哈”,它显示这是一个token;输入 “哈哈哈”,同样也是一个 token;“哈哈哈哈” 还是一个token ,但当输入 “哈哈哈哈哈” 时,就变成了两个 token ,这说明在日常使用中,两个或三个 “哈” 组成的表达更为常见,所以被看作一个整体。再看 “一心一意”,它被分成了三个token;“鸡蛋” 是一个 token,但 “鸭蛋” 却成了两个 token;“关羽” 是一个token,“张飞” 却被分成了两个token;“孙悟空” 是一个token,而 “沙悟净” 则是三个 token 。

更有意思的是,不同模型的分词结果对比。比如 “苹果” 这个词,在 DeepSeek 模型里,“苹” 字被拆分成了两个 token ,但在 Qwen 模型里却只是一个token 。这种差异就像是不同厨师切菜的刀工和习惯不同,有的喜欢把菜切得大一点,有的则喜欢切得小一点 。

正是因为这些 token 之间的关系,大模型才能够理解我们输入的文本,并生成相应的回复。它就像是在玩一场复杂的 “拼图游戏”,通过不断计算这些 token 之间的关联,来预测下一个最有可能出现的 token ,从而逐步生成连贯的文本内容 。

为何按 Token 计费

现在,我们已经清楚了token 是什么以及它是如何产生的,接下来就来探讨一下 DeepSeek 等大模型公司为什么要按照token 的数量来计费 。其实,这背后的原因很简单,token 的数量直接对应了大模型在处理文本时所需要的计算量 。

当大模型接收输入文本并生成回复时,每一个token 都需要模型进行一系列复杂的计算。模型要根据之前的token 序列,通过内部的神经网络结构和算法,计算出下一个最有可能出现的token 。这个计算过程涉及到大量的矩阵运算、参数调整以及对海量训练数据中语言模式和知识的运用 。可以说,token数量越多,模型需要处理的信息量就越大,计算量也就越大,相应地消耗的计算资源(如 GPU 算力、内存等)也就越多 。

就好比我们吃饭,吃的食物越多,消化所需要的能量就越多 。大模型处理 token 也是同样的道理,处理的token 越多,所需要的 “能量”—— 计算资源也就越多 。而且,这种计算量的增加并不是简单的线性关系。随着token 数量的增多,计算的复杂程度和资源消耗往往会呈指数级上升 。

此外,大模型在处理文本时,还存在一个 “缓存命中” 的概念 。如果大模型之前已经处理过类似的文本,相关的计算结果可能会被缓存起来 。当再次遇到相似的输入时,模型可以直接从缓存中获取结果,而不需要重新进行复杂的计算,这就大大节省了计算资源和时间 。如果没有命中缓存,模型就不得不重新计算,成本也就随之增加 。这就好比我们去图书馆借书,如果之前借过这本书并且还在有效期内(缓存命中),就可以直接拿出来看;但如果没借过(未命中缓存),就需要重新办理借阅手续(重新计算) 。

所以,大模型公司按照token 的数量计费,实际上是在根据模型处理任务所消耗的计算资源来收费 。这种计费方式既公平合理,又能够准确反映用户使用大模型服务的实际成本 。

Token 的 “跨界”

有趣的是,token 这个词可不仅仅在人工智能领域有着独特的含义,在其他领域,它也有着不同的 “身份” 。

在计算机网络领域,token常常被翻译为 “令牌” 。它就像是一个通行证,用于控制网络中节点对共享资源的访问 。例如,在一个局域网中,各个计算机节点想要发送数据时,需要先获取到token这个 “通行证” ,只有拿到token 的节点才有权利在网络中传输数据 。当数据传输完成后,该节点再把token释放出来,其他节点就有机会获取token并进行数据传输 。这就好比一群人排队领取限量的礼物,每个人都需要拿到排队的 “令牌” ,拿到 “令牌” 的人才能去领取礼物,领取完后再把 “令牌” 交回,下一个人才能接着领取 。

在区块链领域,token又被翻译为 “代币” 。它是一种基于区块链技术的数字资产,代表着一定的价值或权益 。我们熟悉的比特币、以太坊等加密货币,就是 token 的典型代表 。这些token可以在区块链网络中进行交易、转移,人们可以通过购买、出售token来实现资产的增值或交换 。而且,除了作为数字货币,token在区块链上还可以代表各种不同的权益,比如投票权、资产所有权等 。例如,一些区块链项目发行自己的 token,持有这些token的用户可以参与项目的决策投票,或者享有项目所产生的收益分红 。

虽然在不同领域都叫token,但它们之间的含义和作用却大不相同 。就好比同样都叫 “车模” ,一个是汽车模型,用于展示汽车的外观和结构;另一个是汽车展览上的模特,主要负责展示汽车的魅力和吸引观众的注意力 。此 “车模” 非彼 “车模” ,不同语境下的token也是如此 。

当我们在不同的场景中看到token这个词时,一定要结合具体的领域和上下文来理解它的含义 ,可不要混淆了哦 ~

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