在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同语境下，一个 Token 可能代表一个字、一个词或一个句子。在英文中，通常是一个词或标点符号；在一些汉语处理系统中，可能是一个字或一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。
在深度学习的语言模型中，如 Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的 Tokens。这些 Tokens 被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，Token 可以被理解为语言模型接收和处理的最小信息单元。在训练过程中，每个 Token 会关联一个预测，这个预测可以是下一个 Token 的预测，也可以是该 Token 的属性预测，如词性、情感等。
训练 Token 的数量会影响模型的性能和准确性。更多的训练 Token 通常意味着更多的训练数据，这可能会提升模型的准确性和泛化能力。然而，处理更多的 Token 也会增加计算的复杂性和计算资源的需求。
很多同学把 Token 理解为中文语义里的“字节”，这种理解有一定相似度，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“Token”是语言模型处理文本信息的基本单元。但不准确的地方在于：“Token”在语言模型中的作用比“字节”在计算机中的作用更加复杂和多元。在大语言模型中，“Token”不仅代表文本数据中的一个单位，而且每个“Token”都可能携带丰富的语义信息。比如，在处理一句话时，“Token”可能表示一个字、一个词甚至一个短语，同时每个“Token”在模型中都有一个对应的向量表示，这个向量包含了该“Token”的语义信息、句法信息等。
Unicode 是一种在计算机上使用的字符编码，为每种语言中的每个字符设定了统一且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。有意思的是，Unicode 不仅有自然语言，还包含 emoji 等自然语言之外的符号，这也是 ChatGPT 能理解和回复 emoji 的原因。所以，GPT 实际是将我们输入的文字转换成 Token，然后通过 GPT 模型预测 Token，再将 Token 转换成文字，最后输出给我们。
通过 Token 的学习，能感觉到 ChatGPT 理解文本的方式和人类不同，它在以自己的方式理解世界。尽管“Token”和“字节”都是基本的处理单位，但“Token”在大语言模型中的含义和作用比“字节”在计算机中的含义和作用更加丰富和复杂。
另外，如果曾经“机翻”过一些文档，会经常看到“Token”被自动翻译工具翻译为“令牌”。GPT 的输入和输出不是到中文字的粒度，它能处理几乎世界上所有流行的自然语言，所以需要引入 Token 的概念，Token 是自然语言处理的最细粒度，GPT 的输入和输出都是一个个的 Token。GPT 适用于几乎所有流行的自然语言，其 Token 需要兼容几乎人类的所有自然语言，通过 Unicode 编码来实现。
在大语言模型领域，Token通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同的语境下，一个token可能代表一个字、一个词，或者是一个句子。在英文中，一个token通常是一个词或者是标点符号。在一些汉语处理系统中，一个token可能是一个字，也可能是一个词。Token是处理和理解文本数据的基本单元。在深度学习的语言模型中，如Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的tokens。这些tokens被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，token可以被理解为语言模型接收和处理的最小的信息单元。在训练过程中，每个token会关联一个预测，这个预测可以是下一个token的预测，也可以是该token的属性预测，如词性、情感等。训练token的数量会影响模型的性能和准确性。更多的训练token通常意味着更多的训练数据，这可能会提升模型的准确性和泛化能力。然而，处理更多的token也会增加计算的复杂性和计算资源的需求。基于上述解释，很多同学把token理解为中文语义里的“字节”，对于这种理解，只能说从类比关系上有一定的相似度，因为"字节"是计算机存储和处理数据的基本单元，而"token"则是语言模型处理文本信息的基本单元。但这种理解不够准确的地方在于："Token"在语言模型中的作用比"字节"在计算机中的作用更加复杂和多元。在大语言模型中，"token"不仅代表文本数据中的一个单位，而且每个"token"都可能携带了丰富的语义信息。比如，在处理一句话时，"token"可能表示一个字，一个词，甚至一个短语，这些都可以被认为是语言的基本单元。同时，每个"token"在模型中都有一个对应的向量表示，这个向量包含了该"token"的语义信息、句法信息等。
Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。Unicode是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。例如中文中的你字对应如下unicode编码：\u表示后面是一个unicode编码，它用16进制数表示。4F60转换成10进制对应20320，20320表示在unicode编码中，第20320个编码对应的是字是你。最后将20320转换为2进制，得到如下结果：有意思的是，unicode不仅有自然语言，实际上也包含emoji等自然语言之外的符号。这也是为什么ChatGPT能理解和回复emoji的原因。所以，GPT实际是将我们输入的文字转换成token，然后通过GPT模型预测token，再将token转换成文字，最后再输出给我们。通过token的学习，我们能感觉到ChatGPT理解文本的方式和人类并不相同，它在以自己的方式理解这个世界。
所以，尽管"token"和"字节"都是基本的处理单位，但是"token"在大语言模型中的含义和作用要比"字节"在计算机中的含义和作用更加丰富和复杂。另外，如果现在正在浏览这篇帖子的你曾经“机翻”过一些文档的话，你会经常看到“token”被自动翻译工具翻译为“令牌”，我不知道你是否对于这一翻译感到过疑惑，我感到过，所以我问了：为什么会有token这部分内容引用了知乎作者[卡卡罗特](https://www.zhihu.com/people/jun-wan-70)的专栏文章：[ChatGPT实用指南（一）-知乎（](https://zhuanlan.zhihu.com/p/620426699)[zhihu.com](https://wx.zsxq.com/dweb2/zhihu.com)[）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/620426699)内容过于学术所以只做了节选，特别感兴趣的同学也可以点进去查阅完整文章，写的是非常好的。GPT的输入和输出都是到中文字的粒度吗？注意，GPT不仅仅能处理中文，它还能处理几乎世界上所有流行的自然语言。所以这告诉我们GPT实际的输入和输出并不是像我们想象的样子。因此，我们需要引入token的概念。token是自然语言处理的最细粒度。简单点说就是，GPT的输入是一个个的token，输出也是一个个的token。GPT不是适用于某一门语言的大型语言模型，它适用于几乎所有流行的自然语言。所以GPT的token需要兼容几乎人类的所有自然语言，那意味着GPT有一个非常全的token词汇表，它能表达出所有人类的自然语言。如何实现这个目的呢？答案是通过unicode编码。