Token 概念全解析

🎯 核心概念

Context Window（上下文窗口） 是大模型一次能处理的最大信息量。

🌰 例如 GPT-5.2 的 Context Window 为 40万 token，并非 40 万字或 40 万词。

Token 是大模型理解文本的最小原子单位，它由 Tokenizer 负责将文字切分并映射为数字。

🔍 为什么需要 Tokenizer？

大模型本质是一个巨大的数学函数，内部全是矩阵运算——输入数字，输出数字，根本不理解人类文字。

因此，人类与模型之间需要一个「翻译官」，它就是 Tokenizer，负责编码（文字→数字）和解码（数字→文字）。

⚙️ 工作原理：编码 & 解码

① 编码（Encoding）

将用户问题转为数字，包含两步：

1

切分 — 把句子切成最小单位，每个碎片就是一个 Token。

2

映射 — 每个 Token 对应一个数字，称为 Token ID，一对一关系。

🌰 例如马克喜欢人工智能吗？ → 切分为 4 个 Token → 映射为 [35, 36, 37, 38]。

② 解码（Decoding）

模型输出一个 Token ID，Tokenizer 查词表 反映射 为文字。解码只有一步，不需要切分（模型每次只输出一个 Token）。

🌰 36 → 查词表 → 「喜欢」

📦 Tokenizer 训练流程

Tokenizer 是通过 统计词频 训练出来的，核心算法有 BPE（OpenAI、Anthropic 使用）和 Unigram（Google 使用）。

训练产出：

📋

词表 — 记录 Token 与 Token ID 的映射关系。

📐

合并规则 — 记录哪些字应该合并为一个 Token。

训练过程（以 BPE 为例）：

1

把训练材料中所有单字放入词表，每个字分配一个 Token ID（纯编号，无语义）。

2

扫描材料，统计 相邻字对 的出现频率。

3

将频率最高的字对合并为一个新 Token，更新词表 & 记录合并规则。

4

重复步骤 2-3，直到词表达到目标大小。

🌰 「智」+「能」→「智能」→ 再与「人工」合并 →「人工智能」。
合并后的词还可以继续参与合并，层层递进。

Token 的 ID 只是一个编号，没有任何语义含义。相近含义的词，ID 不一定相近。 —— 与 Embedding 不同，Token ID 没有语义相似性

📐 关键换算

1.5～2 汉字 / 1 Token 中文场景

4 英文字母 / 1 Token 英文场景

0.75 英文单词 / 1 Token 英文场景

60～80万汉字 / 40万 Token 约等于

💡 行动建议

看到大模型参数中的 Context Window（如 40 万 token），可以快速换算：

🔹 中文场景 → 约 60～80 万字
🔹 英文场景 → 约 30 万单词

这样就能对模型的处理能力有更直观的判断。

✨ 总结

Tokenizer 的两重身份：

翻译官 — 在文字与数字之间双向翻译（编码 & 解码）。

压缩机 — 把常在一起出现的字合并为 Token，减少输入数量，提升模型推理效率。

原本 9 个字的马克喜欢人工智能吗？被压缩为 4 个 Token，效率提升一倍以上。

Token 是连接人类语言与大模型数字世界的基石。理解 Token，就理解了模型的「呼吸」。 —— 用最通俗的语言讲最硬核的技术

彻底搞懂 Token