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，一个 token 通常是一个词或标点符号；在一些汉语处理系统中，一个 token 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。
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。但这种理解不够准确，“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，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。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。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 编码来实现这个目的。
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。