在高级自然语言处理（NLP）模型，尤其是大语言模型如GPT-4中，token发挥着至关重要的作用。理解token的概念对于洞悉NLP和语言模型的工作机制极其关键。这也是为什么大语言模型的计费方式都是按照token数量来计算的。
那么，何为token？
Token是语言模型处理中最基础、最小的单位。它可以是一个字符、一个词、一个子词，甚至是一个标点符号。在模型的训练和推理过程中，文本会解成若干个token，这些token组成了模型的输入数据。这也是为什么模型中存在word embedding或token embedding的过程，这个过程就是将每个token编码成模型能够理解的数字矩阵。
Tokenization（分词）详解
Tokenization是将文本分割成一个个token的过程。不同的模型和应用场景会采用不同的分词方式：
- 字符级别的tokenization：将每个字符独立作为一个token。这种方法对于处理未知词汇或创造新词汇非常有用，但可能会导致序列长度增加。
- 词级别的tokenization：将每个完整的词作为一个token。这种方法直观，但在处理新词或未登录词（OOV）时可能会遇到困难。
- 子词级别的tokenization：采用子词单元（subword units），如BPE（Byte-Pair Encoding）或WordPiece。这种方法在字符和词之间找到了平衡，既能处理未知词汇又能保持序列长度较短。
具体分词方法举例：
Byte-Pair Encoding（BPE）是一种基于频率的分词方法，常用于子词级别的tokenization。该方法通过统计所有字符的频率，将出现频率高的字符对合并成一个新的token，重复此过程直至达到预设的词汇表大小。这种方法能有效减小词汇表大小，同时保留较高的表达能力。
WordPiece是一种常用于如BERT等模型的分词方法，与BPE类似。它通过最大化训练数据的似然来选择最合适的子词单元。
例如，对于句子"I love machine learning."进行不同级别的tokenization：
字符级分词结果：包含多个字符的列表。
词级分词结果：包含单词的列表。
子词级分词（如BPE）：介于字符级和词级之间的分词结果。
这种分词效果仅供人类参考，模型实际处理的是经过embedding转换后的数字数据。有网友创新地使用emo表情代表token的模样并赋予其数字，以此形象展示每个token的真实含义。
以GPT-4为例，其拥有超过10万个token。即便我们用emo表情展示token的模样，模型真正处理的是一串串数字。值得注意的是，就连标点符号在模型中也是一个独立的token。