彻底揭秘Token的奥秘——让你的AI旅程畅通无阻

人工智能

2023-06-18 20:59:56

深入解析 Token：生成式 AI 中不可或缺的基础

在生成式 AI 的浩瀚世界中，Token 是至关重要的基石。这些看似简单的单位就像砖块一样，构建着 AI 理解、预测和生成语言的能力。

Token 是什么？

Token 是构成输入序列的最小组成部分。它们可以是单词、字符、子词、句子，甚至特殊符号或代码。就像乐谱上的音符，每个 Token 代表着输入序列中一个独特的元素。

计算 Token 的数量

计算 Token 的数量就像数数一样简单。把输入序列中的每个单词或字符都当作一个 Token 即可。例如，在 "Hello World!" 这个序列中，有 5 个 Token：Hello、空格、World、! 和换行符。

Token 为什么如此重要？

Token 对于生成式 AI 至关重要，原因有以下几个：

理解结构和语义： Token 帮助 AI 理解输入序列的结构和语义。就像给拼图提供线索，Token 告诉 AI 每个部分如何组合在一起。
进行预测： Token 为 AI 进行预测提供了基础。就像阅读上下文，AI 可以根据已知的 Token 猜测下一个 Token。
生成输出序列： 基于输入序列中的 Token，AI 可以生成相应的输出序列。就像艺术家从点彩中创造图像，AI 从 Token 中构建响应。

Token 的类型

不同的生成式 AI 模型使用不同的 Token 类型。常见类型包括：

单词 Token： 将每个单词视为一个 Token，这是最常见的类型。
字符 Token： 将每个字符视为一个 Token，用于处理复杂语言或文本中包含特殊字符的情况。
子词 Token： 将单词拆分为较小的单位，例如 "学习" 拆分为 "学" 和 "习"。这有助于处理罕见或未知的单词。

代码示例

在 Python 中，使用 tokenize 模块可以对输入序列进行标记化：

import tokenize

def count_tokens(text):
  """计算输入文本中的 Token 数量。

  参数：
    text: 输入文本。

  返回：
    Token 数量。
  """

  tokens = tokenize.tokenize(text)
  return len(list(tokens))

print(count_tokens("Hello World!"))  # 输出：5