在自然语言处理（NLP）中，token（标记）是文本的最小单位，通常是一个单词、子词或字符。模型处理文本时，会将输入拆分成多个 token，并根据这些 token 进行计算和预测。
例如，“I love you”这个句子可以被分割成三个token：“I”，“love”和“you”。token可以帮助我们把文本分解成更容易处理和分析的部分。
但是，并不是所有的语言都可以用空格来划分单词。有些语言，比如中文、日语等，没有明显的单词边界。在这种情况下，我们需要用一些更复杂的方法来进行tokenization（分词）。比如，我们可以用一些规则或者统计模型来判断哪些字或者字组合构成了一个有意义的token。例如，“我爱你”这个句子可以被分割成两个token：“我”和“爱你”。当然，这种方法并不完美，有时候会出现错误或者歧义。
举例：
假设我们有一句话：
今天的天气很好
如果使用 OpenAI 的 tiktoken 这个分词器（GPT 使用的分词器），它可能会拆分成以下 token：
- 今天
- 的
- 天气
- 很
- 好
这句话共 5 个 token。
但如果是英语，token 的划分方式可能会不同：
The weather is nice today.
可能会被拆分成：
- The
- weather
- is
- nice
- today
- .
这句话共 6 个 token，因为 句号 也是一个 token。
为什么 token 重要？
- 计算成本：模型的收费通常基于 token 数量，而不是字数。例如，1000 个 token 大约相当于 750 个英文单词或 500 个中文字符。
- 上下文长度：每个 GPT 模型有最大 token 限制，比如 GPT-4 可能支持 8K（8192）或 32K token，超出后模型将丢弃最早的 token。
- 文本处理：token 影响模型如何理解和生成语言，例如某些单词可能被拆得更细，影响语义理解。
拆分成 token（标记） 是为了让模型能够更高效地处理和理解语言。主要原因如下：
1. 适应不同语言的特点
自然语言（中文、英文等）是复杂的，直接使用完整的单词或句子会导致难以处理。例如：
- 英文：单词之间有空格，可以按空格拆分（但有些单词需要进一步拆分，如 "running" → "run" + "ning"）。
- 中文：没有空格，必须用更复杂的方式分割（如 "今天的天气" 需要识别 "今天"、"天气" 作为独立词）。
拆分 token 后，模型可以在不同语言之间使用相同的计算方式，而不需要针对每种语言单独设计。
2. 让神经网络更高效
神经网络不能直接处理文本，而是需要把文本转换成数字。拆成 token 后，模型可以使用 向量 表示每个 token，并进行数学计算。例如：
- "今天" → 12034（假设它的 token ID 是 12034）
- "的" → 58
- "天气" → 8942
这些数字表示输入内容，可以用于神经网络计算 词向量（embedding），从而理解上下文和语义。
3. 降低计算成本，减少存储需求
如果不拆分 token，而是直接用单个字符（如 Unicode 编码）处理文本，会导致：
- 序列太长：比如 "GPT-4 是一个 AI 模型"，如果按字符处理，有 10 个字符，但如果按 token 处理，可能只需要 6 个 token。
- 计算量增加：模型需要处理更长的输入，计算复杂度大幅上升。
通过合适的 token 划分，既能减少 token 数量，又能保留语义信息，从而提高效率。
4. 便于学习和泛化
模型通过 "看" 大量文本进行训练，它需要学会：
- 语法（句子结构）
- 语义（词的意思）
- 常见表达方式
例如：
- "GPT-4" 作为一个整体 token，可以被模型学习成一个 AI 相关的概念。
- "今天的天气" 被拆成多个 token，模型可以学到 "今天" 和 "天气" 之间的关系。
这样，模型就可以理解 新的组合，比如：
- 见过 "天气很好"
- 也能理解 "空气很好"，即使它在训练中没见过这句话。
如果不拆分，模型需要为每个完整句子都存一份记忆，导致 学习效率变差。
总结：
拆分 token 的主要作用是：
- 适应不同语言，让模型能处理各种输入。
- 更高效地计算，减少神经网络的处理难度。
- 降低计算成本，减少输入 token 数量，加快推理速度。
- 提高泛化能力，让模型能理解新的句子，而不是死记硬背。
